9月28日上午，由研究生院、研究生工作部主辦，水利與環(huán)境學(xué)院承辦，校研究生科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)協(xié)辦的“虹”學(xué)講堂第658講在南校區(qū)東院伯聲報(bào)告廳舉辦。柬埔寨數(shù)字技術(shù)學(xué)院VA Hongly副教授與KONG Phutphalla副教授分別作了題為“基于仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行布料分類(lèi)的深度學(xué)習(xí)”與“視覺(jué)注意力-深度稀有特征”的報(bào)告，水利與環(huán)境學(xué)院羅平平教授主持報(bào)告會(huì)，相關(guān)學(xué)院共140余名師生參加講座。
VA Hongly副教授作報(bào)告
KONG Phutphalla副教授作報(bào)告
VA Hongly副教授的報(bào)告圍繞布料仿真技術(shù)展開(kāi)。VA Hongly副教授指出布料仿真在多領(lǐng)域至關(guān)重要且面臨挑戰(zhàn)，他介紹了基于物理的仿真方法及相關(guān)定律應(yīng)用，闡述位置基動(dòng)力學(xué)（PBD）在布料仿真中的應(yīng)用及算法流程，展示了參數(shù)對(duì)仿真效果的影響及含1280個(gè)布料視頻的數(shù)據(jù)集創(chuàng)建與預(yù)處理所用工具硬件。VA Hongly副教授提出基于深度學(xué)習(xí)的布料材質(zhì)分類(lèi)方案，展示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果——Transformer結(jié)合特征提取模型準(zhǔn)確率最高達(dá)96.50%，并指出研究挑戰(zhàn)與未來(lái)擴(kuò)大數(shù)據(jù)集、進(jìn)行真實(shí)世界驗(yàn)證的方向。
KONG Phutphalla副教授的報(bào)告圍繞視覺(jué)注意力模型展開(kāi)。KONG Phutphalla副教授定義了視覺(jué)注意力模型，指出基于DNN的模型雖表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)模型，但在P3、O3圖像上效果差且通用性不足。他詳解DeepRare模型：融合深度特征提取與特征工程，借VGG16提取卷積層特征，引入稀有度計(jì)算生成顯著圖，經(jīng)數(shù)據(jù)融合得最終稀有度圖，該模型在4個(gè)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證中表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有模型。KONG Phutphalla副教授總結(jié)了模型優(yōu)勢(shì)：適配多網(wǎng)絡(luò)、函數(shù)簡(jiǎn)潔、無(wú)需額外訓(xùn)練且高效，通用性與穩(wěn)定性強(qiáng)；應(yīng)用方向短期為手機(jī)質(zhì)量評(píng)估，長(zhǎng)期可拓展至監(jiān)控領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)物品異常自動(dòng)檢測(cè)。
（審稿：王妍 網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）
