报告内容简介: 视频内容分析是人工智能领域长期关注的重要研究问题,近年来取得了巨大的突破,引起了学术界和工业界的广泛关注。本报告回顾视频内容分析技术发展路线与现状,并在Transformer模型为计算机视觉领域带来诸多新机遇的背景下,展望未来视频内容分析的六大发展趋势:(1)训练数据从单一到多元;(2)网络架构从分散到统一;(3)监督信号从人标到自学;(4)知识融入从外部到联合;(5)部署推理从普适到专用;(6)可信学习从探索到应用。 报告人简介: 姜育刚,复旦大学教授、博士生导师,教育部长江学者特聘教授。研究领域为多媒体信息处理、计算机视觉、鲁棒可信人工智能。国家科技创新2030“新一代人工智能”重大项目负责人。上海市智能视觉计算协同创新中心主任。发表的两百余篇论文被引用2万余次,H因子为74,构建的开源数据和工具集如VIREO374、CCV、VCDB、THUMOS、FCVID被国内外学者及企业频繁使用。 |