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EIRIC 세미나

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전자/전기 통신 컴퓨터 융합
의미론적 영상정합 - 서로 다른 영상들 간의 정보 교환 기법, 그 최근 발전
  • 일시2020년 9월 14일 (월) 오후 2시
  • 연사조민수 교수POSTECH 컴퓨터공학과 / AI 대학원
  • 약력PDF
개최완료
세미나 개요

심층합성곱 신경망은 지난 10년 동안에 물체인식 문제를 해결하는 표준적인 신경망 구조로 자리잡으며 인식분야의 발전을 이끌어 되어왔으나, 영상 간의 정합과 움직임을 추정하는 문제들에 있어서는 기대만큼의 개선을 이끌어내지 못했다. 특히, 큰 외형변화를 동반하는 영상들 간의 정합 문제, 또는 같은 범주에 해당하는 다른 물체들간의 정합 문제는 그 중요성에도 불구하고 여전히 도전적인 문제로 남아있다. 본 세미나에서는, 서로 다른 영상들 간의 정보를 교환하는데 활용되는 '의미론적 영상정합' 문제를 소개하고 이 문제를 해결하기 위한 새로운 심층 신경망 모델에 관한 최근 연구결과를 발표한다.

▶ 약력: 조민수 교수는 포스텍 컴퓨터공학과/인공지능대학원 부교수이며 포스텍 컴퓨터비전랩을 이끌고 있다. 2012년에 서울대에서 박사학위를 받았으며, 그후 프랑스 국립컴퓨터과학연구소(Inria) 와 파리고등사범학교(ENS de Paris)에 소속되어 2016년까지 연구원으로 연구하였고, 2016년 8월에 포스텍에 부임하였다. 주요 연구 분야는 시각적 정합 문제와 비감독적 학습이며, 의미론적 영상정합 및 검색 (semantic correspondence & retrieval) , 비감독적 물체 발견 (unsupervised object discovery) 및 물체 탐지 (weakly-supervised object detection), 비디오 행동 인식 (video action recognition) 등의 연구를 하고 있다.

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