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          學術報告
          Two-branch Deconvolutional Network With Application in Stereo Matching
          作者:      發布時間:2020-08-19       點擊數:
          報告時間 2020年08月21日14:30 報告地點 騰訊會議(會議ID:827 328 094)
          報告人 李紅(華中科技大學)

          報告名稱:Two-branch Deconvolutional Network With Application in Stereo Matching

          主辦單位:數學與統計學學院

          報告專家:李紅

          專家所在單位:華中科技大學

          報告時間:2020年8月21日14:30-16:30

          報告地點:騰訊會議827 328 094

          專家簡介:李紅中国足球彩票_足彩胜负14场,華中科技大學教授中国足球彩票_足彩胜负14场,博士生導師,科技部國際科技合作計劃評議專家,湖北省計算數學學會理事,美國IEEE會員。主要從事逼近與計算、機器學習與模式識別等方面的研究,在IEEE Trans等重要學術期刊上發表學術論文50余篇。主持國家自然科學基金、“十二五”航天支撐計劃項目及國防預研基金等多個科研項目。2006年至2017年期間多次應邀訪問香港浸會大學、澳門大學、美國加州大學爾灣分校(UCI)中国足球彩票_足彩胜负14场、澳大利亞悉尼大學等,十余次出席國際學術會議。2006年獲寶鋼教育基金“優秀教師”獎中国足球彩票_足彩胜负14场;2009年主持建設的“復變函數與積分變換”課程被評為國家精品課程,2013年評為國家精品資源共享課程;2013年獲湖北省教學成果二等獎;2014年獲湖北省名師稱號。

          報告摘要:In this talk, we propose a novel twobranch deconvolutional network (TBDN) that can improve the performance of conventional deconvolutional networks and reduce the computational complexity. A feasible iterative algorithm is designed to solve the TBDN model, and a theoretical analysis of the convergence and computational complexity for the algorithm is also provided. The application of the TBDN in stereo matching is presented by constructing a disparity estimation network. Extensive experimental results on four commonly used datasets demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed TBDN.

          邀請人:鄒斌


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