2019年11月10日下午，我校金花校区教6-1204会议厅，由中国仿真学会数字娱乐与仿真委员会主办、西安理工大学计算机科学与工程学院承办的图像处理与智能计算前沿技术论坛，第四批国家“万人计划”青年拔尖人才、西安交通大学孟德宇教授作了“底层视觉任务中模型驱动与数据驱动”的学术报告。
报告上，孟教授分析了针对底层视觉处理的任务，如图像去噪等，传统模型驱动的方法大多采用MAP模型的不确定性概率框架构建，其具有相对清晰的解释性，有利于对领域知识与数据理解较好的问题针对性构建合理模型，获得良好求解效果。然而现代数据驱动方法采用端到端的确定性模式处理问题，依赖于预先收集的大量训练数据，此类方法在各项底层视觉任务中全面超越传统模型驱动方法。孟教授介绍说将一方面尝试分析模型驱动与数据驱动的各自适用场合与有效性前提，另一方面提出一种不确定性深度学习方法，尝试将两种方法论统一在统一概率框架下，从而达到数据驱动与模型驱动方法论优势互补，功能相互折衷的目标。
报告由计算机学院院长黑新宏教授主持，现场学术气氛活跃，与会师生受益匪浅。
专家简介：
孟德宇，西安交通大学教授，博导。任西安交大大数据算法与分析技术国家工程实验室机器学习教研室负责人。共接收/发表论文80余篇，其中包括IEEE汇刊论文30篇，CCF A类会议论文37篇。目前主要聚焦于自步学习、误差建模、张量稀疏性等机器学习与计算机视觉领域的基础研究问题。入选第四批国家“万人计划”青年拔尖人才。
