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Two-branch Deconvolutional Network With Application in Stereo Matching
作者:      发布时间:2020-08-19       点击数:
报告时间 2020年08月21日14:30 报告地点 腾讯会议(会议ID:827 328 094)
报告人 李红(华中科技大学)

报告名称:Two-branch Deconvolutional Network With Application in Stereo Matching

主办单位:英国威廉希尔体育公司

报告专家:李红

专家所在单位:华中科技大学

报告时间:2020年8月21日14:30-16:30

报告地点:腾讯会议827 328 094

专家简介:李红,华中科技大学教授,博士生导师,科技部国际科技合作计划评议专家,湖北省计算数学学会理事,美国IEEE会员。主要从事逼近与计算、机器学习与模式识别等方面的研究,在IEEE Trans等重要学术期刊上发表学术论文50余篇。主持国家自然科学基金、“十二五”航天支撑计划项目及国防预研基金等多个科研项目。2006年至2017年期间多次应邀访问香港浸会大学、澳门大学、美国加州大学尔湾分校(UCI)、澳大利亚悉尼大学等,十余次出席国际学术会议。2006年获宝钢教育基金“优秀教师”奖;2009年主持建设的“复变函数与积分变换”课程被评为国家精品课程,2013年评为国家精品资源共享课程;2013年获湖北省教学成果二等奖;2014年获湖北省名师称号。

报告摘要:In this talk, we propose a novel twobranch deconvolutional network (TBDN) that can improve the performance of conventional deconvolutional networks and reduce the computational complexity. A feasible iterative algorithm is designed to solve the TBDN model, and a theoretical analysis of the convergence and computational complexity for the algorithm is also provided. The application of the TBDN in stereo matching is presented by constructing a disparity estimation network. Extensive experimental results on four commonly used datasets demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed TBDN.

邀请人:邹斌


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