一、中期报告题目：弱监督目标检测与识别关键技术研究
二、中期报告答辩人：冯晓绪
三、中期答辩时间：2021年12月11日19:00
四、中期答辩地点：腾讯会议线上答辩（248501999）
五、中期答辩内容简介：
目标检测与识别作为信息提取与分析的一项关键技术旨在于从一幅图片中快速准确地识别出特定目标的种类并对其进行像素级别或者是实例级别的精准定位。随着深度学习的发展，计算机性能的有效提升以及海量的图像数据涌现，目标检测与识别技术取得了突破性的进展。目标检测等技术日益成熟不仅成功地运用到了生活当中并且在国防军事领域也扮演着重要作用，例如生活中常见的人脸识别，行人检测以及现在正火热发展的无人驾驶技术。在国防领域，高分遥感图像目标检测与识别是军事侦察、区域监控和精确打击等应用的核心问题之一，具有重要的军事价值。
现有的目标检测与识别方法基本上都是采用全监督的训练方式，需要从训练图像中标注出地物目标的精确位置，而高分遥感图像呈现出的数据海量性、目标种类多样性、背景复杂性等特点，使得人工标注非常费时费力，效率低下。为此本论文拟研究面向自然场景以及高分遥感场景下目标检测与识别的弱监督学习新理论和新方法，重点突破基于上下文实例优化的目标检测算法研究，基于多重上下文感知的弱监督目标检测算法研究，基于自监督旋转不变学习的弱监督目标检测方法研究，显著提高图像的自动化、智能化处理水平。
六、答辩人简介
冯晓绪，男，2017级博士研究生，主要研究方向计算机视觉，遥感图像处理，目标检测。
