会议时间：2023年5月24日（周三）14:30
参会人员：信息科学与工程学院科研团队教师
会议地点: 墨子楼中兴会议室
报告1：基于对抗数据增强和优化残差网络的单细胞分类方法研究
报告人：朱志鹏
内容简介：提出了一种基于残差网络和对抗数据增强的单细胞分类模型，通过优化残差网络，捕捉单细胞图中的特征信息，并在训练过程引入扰动来增强特征表达，提高细胞分类的精准。
报告2：基于深度学习的图像风格迁移算法研究
报告人：孙慎伟
内容简介：提出一种结合色彩传递的深度卷积神经网络图像风格迁移算法，利用预训练的VGG网络提取图像内容特征和风格，通过定义合理的损失函数和梯度下降法逐步生成图像，并采用色彩传递算法对生成图进行纠正。实验表明，该方法可获得更为理想的风格迁移图像。
报告3：基于优化SOLO的复杂环境下柿子和苹果绿色果实分割算法
报告人：郑涛
内容简介：为了实现果园复杂环境下柿子和苹果绿色果实的精准分割，提出一种基于优化SOLO的绿色果实分割算法，通过量化绿色果实目标中心和目标尺寸，实现直接实例分割。该算法在提高分割精确率的同时，缩短了分割时间，从而为果实分割提供理论依据和实验参考。
科技处
信息科学与工程学院
2023年5月23日
鲁公安网备37040002002001号
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