8月8日，由华人策略社区主办的第七期校友论坛顺利召开。本期论坛邀请到我院2015级校友吴志昊，现为哈尔滨工业大学(深圳)2021级博士生，主要从事计算机视觉研究。吴志昊为同学们分享了《基于弱监督学习的目标检测与显著性检测》为主题的报告。本次论坛以线上的形式召开，近100名同学参加了会议。会议由刘海波教授主持。
本次报告聚焦于基于弱监督学习的目标检测与显著性检测方法，即仅利用图像类别等信息训练检测器。此外，分析了结合语言-视觉大模型的未来演进路线。作为人工智能系统通过视觉感知客观世界的关键技术，目标检测和显著性检测在过去的十年内得以飞速发展。一方面，随着易获取的图像数据海量式的增长，具有处理大数据能力的深度学习模型的作用日益凸显，并取得了巨大的性能提升。然而另一方面，为了训练此类模型需要耗费大量的人工和时间来标注图像中每个目标的精确位置。在大数据时代下，这种人工标注的模式难以适应检测算法的训练需求，阻碍了其对海量图像的利用。因此.如何尽可能降低模型学习中的人工参与度、提高图像数据的标注效率成为新一代视觉检测技术的重中之重。在论坛研讨环节，嘉宾和同学们就自适应调制函数等专业问题展开了热烈的讨论，现场气氛活跃。
吴志昊，2019年本科毕业于华人策略社区，现为哈尔滨工业大学(深圳)2021级博士生，师从徐勇教授从事计算机视觉研究，在IEEE TIP、IEEE TNNLSIEEE TMM、CVPR、AAAI、ACM MM、ICASSP等人工智能领域国际顶级期刊和会议上发表论文13篇，获得AAAI-23杰出论文奖。担任IEETNNLS、NN、CAAI TRIT、IETCVI、AAAI、ACM MM等多个国际期刊和会议审稿人。