报告题目：参数化卷积方法及其应用
报告人：孟德宇
报告时间：2025年9月14日 10:00-11:00
报告地点：犀浦校区3号教学楼X30456
报告摘要：卷积算子是卷积网络核心，在现代深度学习领域发挥了重要的作用。然而，常用的离散形式卷积核无法灵活进行变换，功能上仍具有局限性，不适用于旋转与尺度不变性刻画、卷积核动态调整和非网格卷积等操作。参数化（连续化）卷积方法是克服上述问题的一个重要技术，因此具有重要的研究价值。现阶段参数化卷积方法研究处在起步阶段，仍有许多有待克服的不足之处，本报告将介绍一种适用于底层视觉任务的参数化卷积方法，并以旋转等变卷积算子的构造为代表，介绍一系列参数化卷积方法的应用。
报告人简介：孟德宇，西安交通大学数学与统计做爱直播
教授。长期致力于机器学习基础理论与算法的研究，入选中组部青年拔尖人才计划。现任TPAMI等七个国内外期刊编委。
