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有效的應用深度學習於電腦視覺問題

演講摘要

深度學習技術已經被證實能有效的提升傳統機器學習方法,在許多電腦視覺問題上,達到更高的辨識率與準確性,但在訓練資料不足或是模型過度複雜時,深度學習模型在訓練上容易遇到 overfitting 的問題,當設計了新的深度學習模型,如何正確訓練出新的模型,並進一步能提升模型的準確性,將是本演講專注的重點之一。其次,針對較複雜的電腦視覺問題,如何設計並結合包含多種手段的深度學習架構,產生新的深度學習方法,將在此一演講中詳細介紹。

講者簡介

江振國
  • 江振國 個人網站
  • 國立中正大學資訊工程學系 / 助理教授
  • 江振國助理教授目前任職於中正大學資訊工程學系,任職前曾為清華大學博士後研究員,而其博士論文曾獲國內影像處理與圖形辨識學會 (IPPR) 的 2012 年博士論文獎優等。近五年內研發的稀疏編碼與深度學習方法,有多篇論文發表於國外頂尖期刊與國際一流會議。在 2014 年,協助財團法人資訊工業策進會智慧網通系統研究所,研發新一代嵌入式視覺運算技術可行性研究技術,評估稀疏編碼在嵌入式平台上實行的可能性。2015 年與工研院智通所合作,研發基於深度學習的人臉比對技術,並在協助許多國際期刊的審稿。

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