11月18日，由中国计算机学会计算机视觉（CCF-CV）专委会主办、我校软件学院承办的第42期CCF-CV走进高校系列报告会在我校嘉定校区济人楼报告厅举行。来自同济大学、上海交通大学、上海大学、上海师范大学、东华大学、中科院上海微系统所、纽劢科技上海有限公司、广联达科技股份有限公司等多所高校及企业的180余人参加了此次报告会。 
      我校软件学院院长赵生捷教授致辞。报告会由软件学院张林副教授担任执行主席并主持。上海交通大学教授杨小康博士、中国科学院自动化研究所研究员张兆翔博士、西北工业大学教授王琦博士、哈尔滨工业大学教授左旺孟博士四位特邀专家作了专题学术报告。
      杨小康的报告题目是“群体视觉大数据透彻感知”。进入信息社会以来，人类生活在由物理空间、人类社会、网络空间所融合而成的三元空间中。信息交互使得人类组织结构去中心化、多元化、高动态，社会集群行为呈现出突发性强、扩散范围大等新特点，给人类生活及社会结构带来了新格局，也带来了新挑战。杨教授的报告针对人机物三元空间中群体感知所面临的大尺度和大数据难点，汇报了上海交通大学在物理空间和网络空间中群体感知的若干进展。
      张兆翔的报告题目是“生物启发的神经网络建模与学习”。以深度学习为代表的模式识别方法在多种视觉应用中取得了显著成功，甚至媲美人的性能，但是与生物模式识别系统相比，现有的深度学习方法在自适应性、可泛化性和多任务协作方面依旧存在明显缺陷。从脑的神经信息处理机制、认知方法和行为特性上寻求启发有望指导更好的神经网络建模，具有重要研究意义与应用前景。张研究员的报告在阐述了现有深度学习方法概述基础之后，介绍了他们近期开展的脑启发的神经网络建模与学习方法开展研究，具体报告内容包括神经网络的结构建模、面向多任务的神经网络架构学习、视听模态分析与整合、知识蒸馏和多智能体协同等。
      王琦的报告题目是“视觉智能感知在无人系统与视频监控中的应用”。王教授首先介绍了视觉技术在无人系统与视频监控中的应用概况，然后针对目标检测/识别/跟踪与人群行为分析等问题，重点介绍了其团队近年来的一些研究工作，最后以demo形式对相关成果进行展示。
      左旺孟的报告题目是“多领域视觉学习：多域融合、跨域交叉与域间转换”。不同领域（如合成与真实数据、可控与不可控环境等）视觉数据的关联和综合利用有助于更为便捷地构建高效和实用的视觉分析模型，近年来获得了越来越多的关注。左教授的报告首先介绍多领域数据对视觉学习带来的机遇与挑战，并结合具体底层和高层视觉应用，介绍了下述方面的研究进展。一是多域融合：综合低质量的深度图和高质量的灰度图，实现深度图像的质量增强；综合有遮挡的人脸图像和正面的参考人脸图像，实现人脸图像的智能填充。二是跨域交叉：建立了一个跨域图像特征表达与度量学习的联合模型。三是域间转换：针对数据层面的域间转换，简要回顾图像转换和像素级领域自适应的研究进展；针对特征层面的域间转换和领域自适应，提出了一种加权MMD模型和权重的自适应估计方法。
      报告会持续了近四个小时，现场座无虚席。四位特邀讲者与台下听众互动热烈，耐心为大家答疑解惑。