报告题目:Learning without Paired Data in Image Processing
主 讲 人:包承龙
单 位:清华大学
时 间:12月13日9:00
腾 讯 ID:168-662-379
摘 要:
Deep neural networks achieve remarkable results in various tasks in image processing, but its success needs a large amount of training data. In practice, collecting the training data is difficult. In this talk, we discuss our efforts along this direction in the unsupervised setting and unpaired settings.
简 介:
包承龙,清华大学丘成桐数学科学中心,助理教授。2009年本科毕业于中山大学数学系,2014年博士毕业于新加坡国立大学数学系,2015年至2018年在新加坡国立大学数学系进行博士后研究。其研究兴趣主要在数学图像处理的模型与算法方面,目前已在IEEE TPAMI,SIIMS,SISC,ACHA等期刊和CVPR,ICML,NeurIPS,ICLR等会议上共计发表学术论文30余篇。