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大连理工大学李培华教授课题组获国际大规模自然物种识别挑战赛冠军

发布时间:2020-06-30  来源:大连理工大学

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   大连理工大学电信学部与通信工程学院李培华教授课题组创新性地提出一种深度卷积神经网络模型,在国际标准数据集上取得领先的性能并获得国际大规模自然物种识别挑战赛冠军。 

  李培华教授课题组撰写的题为《Deep CNNs Meet Global Covariance Pooling: Better Representation and Generalization》的论文被计算机视觉和人工智能领域国际公认的顶级期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》录用并在线发表。该论文是在国家自然科学基金6147108261971086资助下的系列研究成果之一,其总体研究思路和研究内容为李培华教授团队提出并完成。 

  深度神经网络模型是计算机视觉和人工智能中最为核心的关键技术,在图像和视频识别、场景理解、医疗诊断和机器人感知等领域中起到基础性作用。课题组创新性地提出一种矩阵幂正规化高阶聚合深度卷积神经网络设计范式,通过学习卷积特征二阶或更高阶信息作为图像表征,极大地增强了模型的非线性建模能力,进一步从信息几何的角度建立了网络模型与黎曼测度之间的密切关联。在应用中,识别性能显著优于已有模型。 

  基于所提出的深度卷积神经网络模型,课题组参加了CVPR大规模自然物种识别挑战赛,在来自世界各地的科研院所、高科技公司的59支队伍中取得第一名,获得国内外学者和工业界的广泛关注 

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