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张晓明: Deep Long-tailed Data Learning towards Visual Recognition

发布时间:2026-01-14
点击:
来源:电气与自动化工程学院

报告时间2026年01月18日(星期日)10:40-11:10

报告地点:管理学院第一报告厅

报 告 人:张晓明 教授

工作单位香港浸会大学

举办单位:电气与自动化工程学院

报告简介

Although deep learning has made great progress, a good model often requires a large amount of artificially balanced and annotated data. Unfortunately, real-world data are often unbalanced, typically exhibiting a long-tailed distribution, which refers to a small number of classes with abundant training samples but the remaining large number of classes only with very few training instances. Under the circumstances, the performance of deep learning models trained on long-tailed data declines sharply in the tail classes. However, tail classes cannot be ignored in various situations such as rare disease diagnosis, and anomaly detection. Subsequently, long-tailed data is still very challenging to deep learning. In this talk, the impact of long-tailed data on deep learning models will be first introduced. Then, the research progress in this area will be reviewed, including some representative methods in the literature. Lastly, the potential research directions in this field will be discussed.

报告人简介

张晓明(CHEUNG, Yiu-ming)为香港浸会大学(浸大)人工智能讲席教授及香港研资局高级研究学者,同时担任浸大深圳研究院院长以及计算和理论科学研究所副所长,是欧洲科学与艺术院院士,是 IEEE Fellow、AAAS Fellow、 IAPR Fellow、 IET Fellow、英国计算机学会 Fellow 以及教育部长江学者(讲座教授),于 2020 年获选为 IEEE 计算智能学会杰出讲师。他被列入 2019 至 2024 年斯坦福大学所发表的人工智能与图像处理专业领域世界顶尖科学家排名前 1%。张教授现为 IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 期刊主编。此外,他也是 IEEE 计算智能学会香港分会始创者及前任主席,曾于 2018-2022 年担任 IEEE 计算机学会智能信息学委员会(TCII)主席。张晓明教授长期从事机器学习与视觉计算以及其在数据科学、模式识别、多目标优化及信息安全等应用领域的研究,在相关国际著名期刊及学术会议上,如 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、 IEEE Transactions on Information Forensics and Security、 IEEE Transactions on Image Processing、 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、 IEEE Transactions on Neural Networks、 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、 CVPR、 IJCAI、 AAAI、 MM 等已发表论文逾 300 篇, 其中 5 篇合著论文被选为《ESI 高被引论文》(即在相应学科中全球排名前 1%)。张教授曾获得多个学术奖项,包括 2023 年亚太神经网络学会杰出成就奖、 2023-2024 年度学术工作杰出表现校长奖、 2024 年浸大创新奖、 WI-IAT2020 最佳理论论文奖以及多次荣获国际会议最佳论文奖等。他已负责主持及承担包括香港研究资助局(RGC)、国家自然科学基金(NSFC)以及 NSFC-RGC 联合基金等科研项目三十余项。张教授作为第一发明人现拥有三项发明专利。曾于 2017 年在瑞士日内瓦举行的第 45 届日内瓦国际发明展上(该发明展吸引了超过 700 个来自 40 个国家的参展商,合共展出超过 1000 件创新发明及产品)荣获计算机科学组别优异金奖(即金奖中的最高级别)及瑞士汽车会大奖二项国际大奖,并获 2017 年第七届香港创新科技成就大奖香港创新发明奖金牌。此外,于2018 年再次荣获第 46 届日内瓦国际发明展评判嘉许特别金奖(即金奖中的最高级别)与罗马尼亚优异奖,以及在 2025 年第 15 届中东国际发明博览会上荣获金奖。他曾担任包括 IJCAI、 ACML、 ICIP、 ICPR、 ICDM 以及 WI 在内的多个国际著名会议的程序委员会主席、组织委员会主席、领域主席等。张教授是 IEEE 智能计算学会以及计算机学会的 Fellow 评审委员会评委、香港研究资助局优配研究金工程学科评委,以及国家基金委、深圳科创委项目评审专家。他担任若干国际著名期刊的副主编,如:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(2014-2020) IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence、 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems、 Pattern Recognition 以及 Neurocomputing等。


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