北京
2024年11月23日，由中国人工智能学会（CAAI）主办，CAAI 模式识别专委会、桂林电子科技大学计算机与信息安全学院、广西图像图形与智能处理重点实验室及广西可信软件重点实验室承办的CAAI-PR模式识别专家讲坛“大模型时代下模式识别的深度发展”在桂林电子科技大学花江校区慧谷1号楼成功举办。
参会专家合影
本次论坛邀请到清华大学周杰教授、华中科技大学桑农教授、中科院计算所王树徽研究员、清华大学深圳国际研究生院唐彦嵩特聘研究员四位嘉宾参与。论坛由桂林电子科技大学文益民、蔡国永和蓝如师三位教授担任本地主席。
清华大学周杰教授首先为本次讲坛带来了以“面向无人系统的视觉感知”为主题的报告，在报告中介绍了无人系统应用任务的多样性和环境的复杂性以及无人系统中的视觉感知面临着的很多特殊挑战。周杰教授阐述了对无人系统中视觉感知的理解，讨论了需要重点解决的学术问题，介绍了清华大学在约束式单目运动视觉、轻量化视觉模型、面向无人车的高效视觉感知等方面的研究成果。
周杰教授作报告
华中科技大学桑农教授为本次讲坛带来了题为“运动增强长-短期对比学习的小样本行为识别”的报告。报告提出对于某些特定应用往往难以获得足够的样本用于行为分析模型的训练，需要引入小样本学习技术，需要研究小样本条件下的行为识别问题。报告全面介绍了他们提出的运动增强长-短期对比学习小样本行为识别网络。提出的识别网络通过提取具有全局信息感知能力的帧级特征，以及具有运动信息感知能力的帧差特征，有效提升了小样本条件下的行为识别性能。
桑农教授作报告
中科院计算所王树徽研究员分享并介绍了扁平学习。报告从神经元连接建模角度出发，阐述了如何从哈密顿动力学视角将神经元作用关系用路径积分进行建模，提出了扁平学习这一神经计算系统的规模化构建思想，由此提出了深度学习->扁平学习的异构模型转换方法，并在语言、视觉、图等数据模态上尝试实现了扁平模型的训练，进一步将该思想应用到基础模型的参数微调任务中。最后结合已取得的初步进展，对该理论框架的未来发展进行探讨。
王树徽研究员作报告
清华大学深圳国际研究生院唐彦嵩特聘研究员带来了主题为“高能效扩散模型及其应用”的报告。扩散模型通过迭代式的去噪过程及其对文本等多模态信息的交互理解能力，实现了在生成质量和用户可控性方面的新突破。然而，扩散模型庞大的模型体量及长时间的迭代效率带来了高昂的推理成本，限制了其在低能耗设备上的应用场景。围绕上述问题，唐彦嵩特聘研究员重点介绍了团队近期针对扩散模型结构设计的模型压缩及高效推理方案，以及其在图象增强、人体姿态估计以及动作生成等方面的应用。
唐彦嵩特聘研究员作报告
桂林电子科技大学蔡国永教授对本次活动进行了总结和展望，他感谢各位来宾对本次活动的大力支持，希望讲坛专家能常来桂林电子科技大学指导学科建设，也鼓励参会的老师和同学加强与专家学者们的交流，共同促进专委会以及相关领域的发展。
本文由CAAI 模式识别专委会供稿
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