报告摘要：

随着深度学习理论与模型的广泛应用，视觉场景理解已取得了很大的进展，例如视频描述生成、视频物体指配、视频描述问答。但是针对真实应用如汽车自动驾驶、机器人护理等众多需要视觉理解的领域，现有模型对基于证据的推理和常识知识推理等方面仍具有挑战性。本报告重点讲解基于常识知识与视觉感知相结合的视觉表征方法与因果推理方法。重点介绍该领域的基本模型、表征方法、实现算法，并介绍如何利用常识知识进行视觉因果推理。

报告人简介：

张丽清，上海交通大学计算机学院教授，人工智能教育部重点实验室副主任，兼任人工智能学会心智计算专委会副主任委员。曾任上交大计算机系主任、自动化学会生物控制与生物工程专委会主任委员。主要研究方向包括类脑视觉认知计算（大脑计算结构、计算原理的理论和模型）、统计学习与推理、脑机交互及应用。在国际权威刊物、国际会议上发表论文近300篇。提出了视觉选择性注意的谱残差理论，该论文单篇论文Google引用超4800次。

报告人：上海交通大学计算机学院张丽清教授

时间：2026年4月23日9:00

地点：ylzzcom永利总站线路检测青岛校区N5楼124会议室