Talk预告 | CVPR'23 Highlight-中科院深圳先进院周冬豪：利用深度学习揭示亚细胞结构荧光图像

本期为TechBeat人工智能社区第505期线上Talk！

北京时间6月14日(周三)20:00，中科院深圳先进院在读硕士—周冬豪的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “亚细胞结构预测：利用深度学习揭示亚细胞结构荧光图像”，届时将分享面向SSP任务的高效模型设计的工作（CVPR2023 Highlight）。

Talk·信息

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主题：亚细胞结构预测：利用深度学习揭示亚细胞结构荧光图像

嘉宾：中科院深圳先进院在读硕士周冬豪

时间：北京时间 6月14日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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在生命科学研究中，生物学家往往使用荧光染色法（Fluorescence Staining）来揭示亚细胞结构的位置与形态。然而，该方法需要繁琐的物料制备与人工操作，并且会损害细胞的活性。一些学者尝试使用深度学习来解决该问题，但仅仅局限在简单的模型复用阶段。我们将其引入计算机视觉社区的视野中，并把该任务命名为亚细胞结构预测（Subcellular Structure Prediction, SSP）。在本次分享中，我们将介绍我们面向SSP任务的高效模型设计的工作（CVPR2023 Highlight）。

Talk大纲

1. 亚细胞结构预测的背景介绍及其挑战

2. 相关工作与科研进展

3. RepMode模型技术解析

4. 重点实验结果与insights

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2212.10066.pdf

项目网址:

https://correr-zhou.github.io/RepMode/

代码仓库:

https://github.com/Correr-Zhou/RepMode

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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周冬豪

中科院深圳先进院在读硕士

周冬豪，中国科学院深圳先进技术研究院（SIAT, CAS）二年级在读硕士生，研究方向为机器学习与计算机视觉。他的主要研究兴趣为Data-Efficient AI（Learning with Imperfect Data）及其在相关计算机视觉课题中的应用。他的研究工作主要发表于CVPR、ECCV等顶级学术会议，曾在腾讯优图实验室、之江实验室进行科研实习。