讲座人简介：
谢琦，西安交通大学数学与统计学院副教授，博导。于2013年7月和2020年12月分别获西安交通大学理学学士与理学博士学位。2017年8月至2018年9月曾赴普林斯顿大学访学。目前主要从事机器学习与计算机视觉的基础问题研究。在CCF A类期刊与会议发表论文21篇，IEEE Trans.论文15篇，其中以第一或通讯作者在领域顶刊TPAMI发表论文4篇；3篇论文入选ESI高被引论文。2015年至今，谷歌学术被引5000余次，H指数为23。曾获2022年CCF优秀博士学位论文奖”、“2021年ACM中国优博提名奖”、2024年华为“火花奖”等奖项。
讲座简介：
本报告以图像处理为例，探讨几何等变先验在深度网络设计中的重要性，重点介绍高精度旋转/尺度等变卷积、旋转等变隐式神经表示、等新型网络基础模块的构建方法与基础理论；进一步地，本报告将通过医学自然图像处理、图像重建、多帧图像匹配等实际应用展示先验几何对称性的嵌入将显著提升模型的性能与泛化能力。
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