关注微信公众号：人工智能前沿讲习班，获取更多相关前沿资料~~~~
对图像场景的准确理解和建模是人们一直以来的诉求，这是因为精确的场景模型是后续高层的智能安防及自动驾驶任务的基础。对于场景的像素级理解主要包括了实例分割和语义分割，而今年Kaiming新提出的全景分割则对这两个任务进行了统一。我们在这次分享中主要会介绍语义分割和全景分割任务中的一些新进展，同时也会介绍全景分割任务的Benchmark及评测指标。
讲者介绍
潘兴甲：中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室硕博四年级在读，本科毕业于南开大学，修学自动化与金融学两个专业。目前主要研究兴趣为通用目标检测及应用。
报告题目：大尺度图像的目标检测及一些思考
报告摘要：目标检测作为计算机视觉基础任务之一，对其他领域有很重要的启发意义，同时在工业界也广受关注。目标检测作为热门研究领域，近年来取得了很大的进展。此次分享主要围绕我们参加COCO与Mapillary联合主办的基于Mapillary 数据集实例分割比赛所涉及的一些方法和近期进展进行简单介绍。