报告承办单位：数学与统计学院

报告题目：行人搜索算法研究进展

报告摘要：行人搜索的目标是解决行人检测与行人再识别问题。现有的方法是基于快速R-CNN的端到端框架，然而，由于快速R-CNN的并行结构，抽取的特征来自于区域候选网络的提案，而不是预测标定框，所以，影响了行人搜索的准确率。本报告介绍采用粒计算思想，我们提出的一种序贯端到端网络——SeqNet。实验分析表明，本方法显著提升了行人搜索的准确率。作为新的SOTA，成为后来研究者超越的目标。

报告人姓名：苗夺谦

报告人所在单位：同济大学

报告人职称/职务及学术头衔：教授、博士生导师

报告时间：2024年12月18日上午9:30-10;30

报告地点：理科楼A419

报告人简介：苗夺谦，博士、IRSS /CAAI Fellow。现任同济大学计算机科学与技术学院二级教授、博士生导师；嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室副主任。连续5年入选全球前2%顶尖科学家榜单。主要研究领域包括：人工智能、机器学习、大数据分析、大模型、粒计算等。主持完成国家与省部级科研项目20余项，其中，国家自然科学基金9项，国家重点研发计划课题2项。发表SCI论文180余篇。获得中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖（第1完成人）（2018）。国家级一流专业“数据科学与大数据技术”负责人（2022），国家级一流课程《人工智能原理与技术》负责人（2020）。获得国家教学成果二等奖2项（2023、2010）。获得2010年度教育部-IBM中国优秀教师奖，2011年度宝钢教育优秀教师奖。担任中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会名誉主任；上海市人工智能学会副理事长；上海市学位委员会计算机学科评议组专家；上海市计算机科学与技术专业教学指导委员会副主任。3个SCI国际期刊的副编辑(AE)。