4月18日，应伟德betvlctor1946邀请，新加坡国立大学博士后研究员魏云超在长清湖校区学院506会议室做了题目为《Weakly Supervised ObjectRecognition》的学术报告。此次报告会由孙建德教授主持，学院部分教师、博士、硕士研究生聆听了此次报告。
报告会上魏博士就多标签分类，弱监督对象检测和弱监督语义分割方面的成果展开介绍。他讲到图像分类算法是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。其利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。另外他用一个经典的结构讲述了图像语义分割，即给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。魏云超博士由浅及深、条理清晰地向老师和学生们介绍了其研究方法、过程与成果，使在座师生受益匪浅。
报告会讨论环节，魏云超博士和在座师生就报告会内容展开了热烈的讨论，对自己的研究领域以及科研方法做了认真的讲解。通过此次报告会，我院师生对弱监督对象检测和弱监督语义分割方面有了更深入的了解，对今后的科学研究有着重要的指导意义。报告会最后，魏云超博士对图像检索方面的前景和改进做了更深层次的讲解，给同学们提出了新的研究思路，激发学生的灵感，拓宽同学们的研究领域，有效地促进学生在学术科研方面的进步。
魏云超， 新加坡国立大学电子与计算机工程系博士后研究员。于2016年获得北京交通大学博士学位。主要研究领域包括深度学习，多模特数据分析，图像分类，物体检测，图像语义分割等。主要的研究成果发表在T-PAMI, CVRP, ICCV 等国际顶级期刊和会议上。2014年获得ImageNet竞赛在物体识别（Task1a）任务中的冠军。2016年获得中国电子学会优秀博士论文奖。
