各位师生：

应我校陕西省法庭科学电子信息实验研究中心和通信与信息工程学院邀请，澳大利亚国立大学张静博士将于2月27日为我校师生做线下学术讲座，欢迎广大师生参加！报告的具体安排如下：

报告主题：基于生成模型的不确定建模在图像处理中的应用

报 告 人：张静（澳大利亚国立大学）

报告时间：2023年2月27日（周一）14:40—16:40

报告地点：通院大楼106会议室

报告摘要：场景分析作为计算机视觉的一个重要的研究方向，目前的主要手段集中在设计CNN或者transformer的网络结构，用于实现全监督映射（从图像或者视频空间到场景分割空间）。如上设置一般依赖于大量的标签数据，通常是费时费力的。虽然少量数据也可以实现数据拟合，由于数据多样性的有限性，产生的模型通常是有偏的，即模型容易overfitting。同时，标签产生的过程也会产生不可避免的人为误差。如上，大数据依赖以及数据固有的噪声，使得学习数据分布变得更加迫切。相对于拟合确定的输出，学习到输出的分布可以更好的判断网络或者模型对于输出的置信度。不确定性建模的目的就是研究网络对于输出的自信程度，生成模型是一种直接的学习到输出分布，从而实现不确定性建模的手段。本次讲座我们围绕不确定性建模，特别是生成模型在有限数据或者数据噪声上的应用。

报告人简介：张静博士目前就职于澳大利亚国立大学（ANU），2021年博士毕业于ANU。2022年依托西工大获批“海外优青”。主要研究方向包括不确定性建模，生成模型，自监督学习，异常检测，多模态学习。张静博士在就读博士期间，发表一作CVPR 3篇，ICCV 1篇，AAAI 1 篇，NeurIPS 1篇，TPAMI 2篇，以及ECCV 1篇，其中基于生成模型（变分编解码器）的CVPR 2020 论文（UC-Net: Uncertainty Inspired RGB-D Saliency Detection via Conditional Variational Autoencoders）荣获该年度最佳论文提名。

特此通知。

陕西省法庭科学电子信息实验研究中心

通信与信息工程学院

                     2023年2月24日