报告题目：大模型背景下的通用视觉感知

报 告 人：陈昊

报告时间：4月17日 14:00

报告地点：计A411

报告摘要：

通用视觉模型是连接数字智能和物理世界的接口，在虚拟现实、机器人产业有关键作用。然而受限于标注数据难，下游任务复杂多样，生成和理解范式无法统一等问题，视觉模型仍未展现出语言大模型的涌现能力。本次报告将围绕建设视觉统一大模型这一话题，从数据、模型和下游应用三个决定大模型能力的核心环节介绍一系列工作成果。

报告人简介：

陈昊目前为浙江大学百人计划研究员。长期致力于计算机视觉、人工智能等领域的研究。近年来在TPAMI、CVPR等国际高水平期刊会议发表论文40余篇，所做工作受邀在多个CCF A类国际会议做口头报告。代表作引领了全卷积目标检测和实例分割网络的研究趋势。其中FCOS为国际顶级会议ICCV历史最高引用论文之一。汇总多个自研算法主导开发并开源算法库AdelaiDet在业内获得广泛使用（GitHub两千星）。在多个人工智能算法竞赛中获得冠军，方向涵盖视觉感知、深度估计与文字检测识别等。主持多项科技部项目。