一文说清CV模型的可解释性与前沿交叉！

计算机视觉在图像分类、物体检测和人脸识别等任务上取得了巨大的成功，却面临一个重要的挑战：神经网络是准确的，但无法解释；在计算机视觉中，决策树是可解释的，但不准确。这意味着金融和医学等应用领域的从业者陷入两难境地：选择一个无法解释的、准确的模型，还是一个不准确的、可解释的模型。

近年来，计算机视觉可解释性成为热点话题。可解释性是指计算机视觉算法能够向人类用户解释其决策过程，使得用户能够理解为什么一个特定的图像被分类为某个类别，或者为什么一个特定的区域被认定为某个对象。

给大家推荐一个科研小班课，以论文产出为导向，课程探索计算机视觉可解释性的前沿研究，并将其与交叉应用相结合以解决复杂的现实问题。

为了实现这一目标，我们将利用当前领域的研究成果和方法，如深度学习、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、注意力机制和Transformer等。这些方法不仅可以提高目标检测算法的准确性和效率，还可以增强多模态计算机视觉的表达能力和解释性。

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讲师介绍：李老师

-直博哈尔滨工业大学，计算机专业PhD；发表专业领域广泛涵盖人工智能、机器学习、深度学习、多模态表征学习、脉冲神经网络以及信源信道联合编码等。

-多篇高水平论文，IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Neurocomputing等国际期刊、CVPR、ACM MM、IEEE TCSVT、ICASSP等国际顶级会议。丰富的竞赛经历，曾获得美国大学生数学建模一等奖（Meritorious Winner）以及哈尔滨工业大学研究生杰出人才培养计划证书。

-国际顶级会议AAAI、NeurIP、CVPR以及期刊IEEE TCSVT的常任审稿人。

-以挖掘学生兴趣、尊重学生选择为指导原则，他擅长将理论与实战相结合。具备数年代码开发经验，能够为学生提供代码调试、快速实现创意想法、超越现有模型的实践经验。为学生提供完整的科研思路和想法，协助修改论文，积累宝贵的学术经验。