应科学技术处、信息工程学院和电子工程学院联合邀请，伦敦大学朱睿博士将来我校作学术报告。具体事宜公告如下：

报告题目：Few-shot fine-grained image classification: Exploring local features, augmentation and input blending

报告时间：2024年12月31日（星期二）9:00

报告地点：博雅讲堂（校本部逸夫图书馆五楼）

届时欢迎广大师生参与交流！

【报告摘要】

小样本细粒度图像分类旨在开发仅使用有限数量的标记训练图像泛化到未见过的类的模型。报告将介绍作者最近通过三个应对这一挑战的工作。1.提出了本地内容丰富的交叉重建网络（LCCRN），它捕获对于区分细粒度类别至关重要的判别性局部特征。该网络引入了两个关键模块：用于学习有区别的局部特征的局部内容提取模块，以及用于将这些特征与外观细节相结合的交叉重建模块。2.通过引入选择性增强注意力（SAA）网络来解决过度拟合问题。设计了一个选择性最佳匹配模块来从增强训练集中识别最具代表性的图像，重点关注对象，同时减少不相关的背景。此外，还提出了联合注意模块来共同学习空间和通道方面的注意。3.证明了除了复杂的注意力机制之外，精心设计的输入方案（结合了两种类型的特征及其交互）可以显著提高学习模型权重的质量。本报告将深入了解这些方法及其对推进少样本细粒度图像分类的贡献。

【报告人简介】

朱睿，2017年获得伦敦大学博士学位，现为伦敦大学城市学院统计学高级讲师。主要研究领域包括机器学习、计算机视觉和精算科学中的跨学科应用。担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 和Neurocomputing副主编。