报告题目：低光照视觉感知方法研究

报告人：马龙 大连理工大学软件学院 助理研究员

报告时间：2023年11月13日18:30-20:00

讲座地点：成栋楼101（阶梯3）

报告内容：

视觉感知作为计算机视觉领域中的关键研究方向，在自动驾驶、智能安防、交通监控等应用场景中扮演着举足轻重的角色。随着研究的深入，常规环境下的视觉感知已经难以满足实际需求，如何在能见度低人眼不可及、降质因素复杂多样的低光照环境下实现有效的视觉感知逐渐成为学术界与工业界的研究热点。视觉增强作为低光照视觉感知中的基础任务，传统方案往往存在局部区域亮度控制难并且计算复杂的问题，而深度方案普遍结构冗余严重影响计算效率并且场景适应性差。语义理解作为代表性的低光照视觉感知任务，大规模数据匮乏引起的低光照场景信息刻画不足阻碍了其发展。针对上述挑战，本报告从模型/结构设计与参数/结构学习入手，展开低光照视感知方法研究

报告人简介：

马龙，本科毕业于学院，硕博均毕业于大连理工大学软件学院，目前为大连理工大学软件学院助理研究员，主要研究方向为恶劣场景下的视觉感知。已发表CCF推荐论文40余篇，其中CCF推荐A类/JCR一区论文20余篇，包括IEEE TPAMI、IJCV、CVPR等，谷歌学术引用1100余次，其中发表于CVPR2022的工作自发表以来在低光照增强领域的谷歌学术相关检索排名第一。一项成果获得CCF推荐C类会议PRCV最佳学术海报奖，撰写综述论文获得2023年度中国图象图形学报优秀论文奖，受邀担任CVPR、ICCV、NeurIPS等CCF-A类会议程序委员，以及IEEE TPAMI、TIP、TNNLS等国际期刊审稿人。

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