主题一：基于多尺度金字塔的实时语义分割算法
主讲：陈志勇
（导师：杨钊）
主题二：基于样本选择的噪声标签图像分类算法
主讲：王枫
（导师：杨钊）
主题三：面向隐私保护的迁移学习脑机接口技术研究
主讲：邓嘉贤
（导师：王力）
主办机构
麻豆视频-麻豆av-麻豆在线
时间安排
2025年6月11日19：00-20：00
地点
腾讯会议：536-703-146
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主办的“麻豆视频
说”第104讲于6月11日19：00-20：00在腾讯会议536-703-146线上展开。本次主讲人为麻豆视频陈志勇、王枫和邓嘉贤。
陈志勇同学提出了一个轻量化的实时语义分割方法MSEPNet，该方法可以实现分割精度和推理速度的有效权衡。首先，该方法设计了两个不同残差结构的特征提取模块，可以实现针对性的提取不同层级的特征。其次，该方法采用了一个多形状感受野增强的金字塔模块，该模块可以提取不同形状的感受野信息，有效提高一些长条形状类别的分割精度。
王枫同学提出了一个鲁棒的抗噪声标签图像分类方法，该方法可以实现在有噪声标签情况下挖掘被丢弃的难样本优化模型训练并保持良好的分类性能与抗噪声能力。首先，该方法设计了一个提取细节特征的补充特征模块，提高模型对于难样本的特征提取能力。其次，该方法采用了一个边界窗口样本分离模块，该模块可以有效区分难样本与噪声样本，并将被误分为噪声的难样本进行回收利用提升模型对于难样本的识别能力。
邓嘉贤同学针对个体差异与隐私保护问题，提出两种无源域迁移学习方法，旨在实现隐私安全下的高效跨用户模型适应。主要研究内容如下：（1）提出一种基于欧氏对齐的无源域自适应方法（Euclidean Alignment-based Source-Free Domain Adaptation, EASFDA）。（2）针对无源域自适应需要获取一定量的无标签目标域数据进行离线训练问题，进一步提出了一种基于动态混合的无优化测试时间自适应方法(Dynamic Mix-based Optimization-Free Test-Time Adaptation, DMOFTTA)。
陈志勇
2022级麻豆视频
新一代电子信息技术（含量子技术等）专业
导师：杨钊
主要研究方向：计算机视觉、语义分割
主要麻豆视频
成果：一篇专利进入实质审查阶段
王 枫
2022级麻豆视频
新一代电子信息技术（含量子技术等）专业
导师：杨钊
主要研究方向：计算机视觉、噪声标签
主要麻豆视频
成果：一篇专利进入实质审查阶段，一篇SCI论文已投稿
邓嘉贤
2022级麻豆视频
通信工程专业
导师：王力
主要研究方向：脑电信号分类算法研究
主要麻豆视频
成果：一种运动想象脑电信号分类方法、装置及存储介质，国家发明专利，专利号：202410331337.4 （已进入实质审查阶段）
（撰稿人：区键铨 审核：郭杨玲、张虓）
