RACV2016计算机视觉研讨会：入门挑战与前沿应用

在2016年9月18日至24日举办的RACV2016计算机视觉研究与应用创新论坛上，李娜作为参会者分享了她的初次体验和所学。该论坛在中国上海科技大学举行，由中国计算机学会主办，是国内计算机视觉领域的关键学术盛事。会议为期三天，李娜在第一天的活动中，首先参与了博士生论坛墙报的参观，她发现自己在深度学习方面仅了解MLP结构和BP算法，对于CNN、RNN等高级概念感到陌生，这让她意识到自己在这个领域的基础知识匮乏，需要加强英语学习和深化对深度学习的理解。 在博士生论坛中，由于大部分墙报都是英文的，李娜发现自己对许多专业术语如计算机视觉、CNN和RNN等不太熟悉，这让她意识到提高英语能力以及专业知识的重要性。她认识到，作为一个“门外汉”，想要在这个领域有所发展，必须克服畏惧心理，积极主动学习，尤其是在深度学习这一前沿领域。 第二天的会议中，李娜听取了几位专家的报告。Lihi Zelnik-Manor的报告关注如何在海量数据中提取有用信息进行可视化，由于英语听力水平有限，她主要抓住了一些与计算机视觉相关的关键词。这次经历促使她下定决心本学期要提升英语能力，并记录专业术语，因为许多先进技术的报告都由国外专家进行。 林海滨的报告则以易于理解的方式介绍了计算机视觉的应用，包括流行游戏Pokemon Go、AR和VR的原理以及SLAM（即时定位与建图）技术。通过他的讲解，李娜领略到在现实世界和虚拟世界之间进行信息叠加和操作的可能性，以及单目SLAM技术在场景存储、稳定性提升和运算速度优化等方面的应用。尽管演讲中的体验视频未能播放，她还是收获了不少新知识。 最后，李玺的报告聚焦人工智能驱动的视觉特征计算、学习及应用，深入讨论了人工智能学习理论，如MANN（学习到学习）和LSTM（长短时记忆模型）等，这些都展示了人工智能在视觉领域的潜力和挑战。李娜在论坛中不仅拓宽了视野，也认识到了自己未来需要在理论和技术上不断追赶的路径。通过这次会议，她明确了提升专业素养和个人技能的目标，为自己的科研生涯奠定了基础。