题目：实现迭代优化的反馈网络浅析
报告人：李滔
时间：2019年12月26日上午11:20
地点：6B-304
主讲人和内容简介：
李滔，女，工学博士，2008年于四川大学电子信息学院获得理学硕士学位，2017年于四川大学电子信息学院获得工学博士学位。研究方向为图像恢复、图像超分辨率重建、计算机视觉等。作为主研人员参与国家自然科学基金项目2项。获得授权发明专利1项；以第一作者身份公开发表SCI论文4篇，发表EI、核心论文6篇。
计算机视觉领域的各研究方向大多数都涉及到了目标函数的求解，常规方法中，目标函数的求解多为一个迭代优化的过程。随着神经网络在计算机视觉领域的兴起和快速发展，如何将迭代优化的步骤用神经网络来实现，决定了能否将一些已发展成熟的常规方法扩展到神经网络中，从而更定向性地发掘神经网络的能力。本次报告将介绍一种实现迭代优化的反馈网络结构，它有效地将图像超分辨率重建中的迭代反投影思想融入到了神经网络中。
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