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讲座题目：多视角多维度视觉算法库
项目1: EllipseNet: Anchor-Free Ellipse Detection for Automatic Cardiac Biometrics in Fetal Echocardiography
项目2: Towards Unbiased COVID-19 Lesion Localisation and Segmentation via Weakly Supervised Learning
分享人：庄嘉鑫
分享人介绍：中山大学计算机技术专业硕士，现于鹏城实验室网络智能研究部，负责计算机视觉算法相关工作。联系邮箱：lincolnz9511@gmail.com
内容介绍：
多视角多维度视觉算法库从四维时空（3D+Time）数据分析出发，实现标准切面导航、病灶分割、目标检测、自动测量等基本功能。本算法库将以时序心脏影像分析作为应用示范，覆盖多视角2D图像、3D影像以及点云等模态数据的智能分析方法。鉴于精细的标注数据较难获得，及人工标注可能存在误差，将从弱监督、自监督学习的复杂多视角建模。该框架争取两年内覆盖不少于20个算法的多种编程框架，目前正在根据需求逐步增加SOTA算法。本次分享将介绍发表在医学影像会议上的椭圆检测和心脏自动测量算法、弱监督定位和分割算法，以及相关的自监督学习算法。
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