报告题目：区域卷积神经网络（R-CNN）及其在膀胱癌细胞检测中应用
报告时间：2016年5月23日 13：30
报告地点：郁B112
报告人：胡海根
报告人简介：胡海根，博士、副教授，2013年1月毕业于同济大学，获得工学博士学位。主要从事机器学习、进化多目标优化、温室环境的智能化优化与控制等方面的研究。先后主持国家自然科学基金面上项目、国家863项目子课题等多个项目，已发表论文30余篇。
报告内容简介：深度学习技术已广泛应用于目标检测领域，其中最为典型的区域卷积神经网络（R-CNN）算法，是目前较为流行的基于深度学习的目标检测算法。本次报告首先介绍R-CNN的基本思想及其框架；再进一步介绍SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等R-CNN家族一些衍生算法；最后，结合近期的一些研究工作，介绍R-CNN、Faster R-CNN在膀胱癌细胞检测中的一些应用，特别是对于多个粘连细胞在样本数据受限的情况下难以进行有效检测的难点问题进行重点讨论。