2016年7月11日上午，应bat365在线平台官网邀请，美国中佛罗里达大学计算机系齐国君博士在逸夫科教楼408会议室进行了题为“Hierarchically Gated Deep Networks for Semantic Segmentation”的学术报告。报告会由刘学亮副教授主持，来自bat365官网各个系所四十余位师生参加了本次学术报告。

齐博士首先介绍了计算机视觉研究领域中的“语义分割”这一经典研究内容，指出当前相关方法（如CNN、FCN等模型）在该方向上的局限性。齐博士进而介绍了他领导研究团队发表在CVPR2016的工作--“层次化门限深度网络(HGDN)”及其在像素级自然图像语义分割上的应用。该方法通过定义记忆细胞单元，并建立不同尺度下的各单元之间的协作和影响机制，构建出了高效的层次化门限深度网络结构。相比与传统语义分割方法，HGDN模型可以大幅提高语义分割精度，并保持较高的算法执行效率。报告引起了在座师生的高度兴趣，多位同学和老师就自己的研究方向与齐博士展开了深入的探讨。

齐国君博士是美国中佛罗里达大学计算机系助理教授。齐博士研究兴趣包括面向多源异构大数据的数据挖掘、智能信息处理等，并将所提出的方法应用于社交网络、医疗健康、金融系统等多个领域之中。齐博士在包括Preceedings of IEEE、TPAMI、TKDE、TIP、SIGKDD、ICML、CVPR、MM、WWW、ICDE、ICDM等众多顶级期刊和会议发表超过六十篇论文，被引用超过2500次，H-index为24。齐博士获得过ICDM2014最佳学生论文奖、ICDE2013最佳论文奖、MM2007最佳论文奖、两次IBM学者奖、一次微软学者奖。齐博士担任了MMM2016大会共同主席，SIGKDD、CIKM、MM等多个顶级会议的领域主席，以及CVPR、ICCV等顶级会议的程序委员会委员。齐博士亦是IEEE Trans. Big Data、IEEE Trans. Multimedia等顶级期刊责任客座编委。

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