报告题目：行人搜索算法研究进展

报告时间：2022年11月17日（周四）下午14:30-16:30

报告方式：腾讯会议（会议号：232-725-209）

主讲人：苗夺谦 教授

摘要：行人搜索的目标是解决行人检测与行人再识别问题。现有的方法是基于快速R-CNN的端到端框架，然而，由于快速R-CNN的并行结构，抽取的特征来自于区域候选网络的提案，而不是预测标定框，所以，影响了行人搜索的准确率。本报告介绍采用粒计算思想，我们提出的一种序贯端到端网络——SeqNet。实验分析表明，本方法显著提升了行人搜索的准确率。作为新的SOTA，成为后来研究者超越的目标。

苗夺谦: 博士、IRSS /CAAI Fellow。现任同济大学计算机系教授、博士生导师；嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室副主任。入选2022全球前2%顶尖科学家榜单。主要研究领域包括：人工智能、机器学习、大数据分析、文本与图像理解、粒度计算等。在国内外重要学术刊物与会议上发表SCI论文180余篇，其中ESI高被引论文4篇。国家级一流专业“数据科学与大数据技术”负责人（2022），国家级一流课程《人工智能原理》负责人（2020）。获得国家教学成果二等奖（2010）、上海市教学成果特等奖（2022）。获得中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖（2018），2010年度教育部-IBM中国优秀教师奖，2011年度宝钢教育优秀教师奖。目前担任国际粗糙集学会理事长；国家自然科学基金委信息学部评议组专家；中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会主任；上海市人工智能学会副理事长；上海市计算机学会副理事长；上海市学位委员会计算机学科评议组专家；上海市计算机科学与技术专业教学指导委员会副主任。目前担任多个国际SCI期刊《Information Sciences》副编辑（AE）、《International Journal of Approximate Reasoning》副编辑、《CAAI Transactions on Intelligence Technology》副编辑；国内期刊《计算机研究与发展》编委等。