행사가 개최되었습니다.
세부프로그램
제10회 전자공학회 신호처리소사이어티 영상이해연구회 여름학교
[ 2020년 8월 6일(목)~7일(금). 온라인 방식(접속경로 추후공지) ]
- 발표자료는 인쇄본이 아니라 온라인 형태로 제공됩니다 -
- 발표자료는 인쇄본이 아니라 온라인 형태로 제공됩니다 -
첫째날 : 2020년 8월 6일(목)
| 시간 | 프로그램 | 강연자 |
|---|---|---|
| 09:00 – 09:05 09:05 - 09:10 |
인사말 및 개회사 | 심동규 회장 (신호처리소사이어티) 고병철 위원장 (영상이해연구위원회) |
| 세션 1. 영상 이해 기초 | ||
| 09:10 – 11:10 (120’) |
CNN Architecture & Transfer Learning with TensorFlow 2 (Jupyter Noteook을 이용한 실습 포함) |
박은수 박사 (모두의 연구소) |
| 11:10 – 12:10 (60’) |
Attention Models and Memory Networks (Part I) | 김인중 교수 (한동대학교) |
| 12:10 – 13:10 (60’) |
점심식사 | |
| 13:10 – 14:10 (60’) |
Attention Models and Memory Networks (Part II) | 김인중 교수 (한동대학교) |
| 14:10 – 15:50 (100’) |
Photometric Stereo | 김창익 교수 (KAIST) |
| 16:00 – 17:40 (100’) |
Deep Learning Models for Few-shot Classification | 박혜영 교수 (경북대학교) |
| 17:40 – 18:40 (60’) |
Image Registration Based on Conventional Features to Convolutional Features (Part I) |
고병철 교수 (계명대학교) |
| 18:40 – 19:00 (20’) |
Q & A ( https://cvpr.kmu.ac.kr/iusm2020/index.html 접속 활용) |
강사 전체 |
둘째날 : 2020년 8월 7일(금)
| 시간 | 프로그램 | 강연자 |
|---|---|---|
| 세션 2. 영상이해 최신 응용 기술 | ||
| 09:00 – 10:00 (60’) |
Image Registration Based on Conventional Features to Convolutional Features (Part II) |
고병철 교수 (계명대학교) |
| 10:00 – 12:00 (120’) |
Data and visual recognition with and without deep learning | 최종현 교수 (GIST) |
| 12:00 – 12:50 (50’) |
점심식사 | |
| 12:50 – 14:50 (120’) |
Supervised and semi-supervised learning for image recognition | Prof. Chih-Chung Hsu (National Pingtung University of Science and Technology) |
| 14:50 – 15:00 (10’) |
휴식 (Break) | |
| 15:00 – 16:40 (100’) |
Deep Learning Based Facial Expression Recognition (Jupyter Noteook을 이용한 실습 포함) |
이찬수 교수 (영남대학교) |
| 16:40 – 18:40 (120’) |
From Subspace to Deep Structure Learning: Playing with Pixels and Atoms | Prof. Hamid Krim (North Carolina State University, USA) |
| 18:40 – 19:00 (20’) |
Q & A ( https://cvpr.kmu.ac.kr/iusm2020/index.html 접속 활용) |
강사 전체 |
* 주최측의 사정으로 프로그램이 일부 변경될 수 있습니다.
* 각 발표 시간은 60분, 100분, 120분이며, 각 발표는 Zoom Webinar를 통해 이루어집니다.
* 강의 후에 질문 사항은 전용 Q&A 사이트인 https://cvpr.kmu.ac.kr/iusm2020/index.html 를 이용해 주시기 바랍니다.
* 강의 사이트와 ID/PW는 추후 강의시작 2~3일 전에 등록자 이메일로 공지됩니다.
* 발표 자료는 인쇄본이 아니라 온라인 형태로 제공됩니다.