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第三届CSIG图像图形技术挑战赛冠军团队介绍（图）
第三届 CSIG 图像图形技术挑战赛 冠军团队
2022/9/9
团队提出了一种基于多语言文档预训练模型主分支和目标检测辅助分支的实体分类与关系抽取算法。首先，使用多语言文档预训练模型如LiLT[1]、LayoutXLM[2]等提取并计算输入小票中的多模态特征，并构建实体分类Head和关系抽取Head实现company、total、tax、date和item-name、item-cnt、item-price实体的识别，同时完成每组item的name、cnt、pr...
华南理工大学电子与信息学院金连文教授团队在ICPR-Chart-Infographics 2020 图表信息提取国际学术竞赛中荣获多项冠军（图）
华南理工大学电子与信息学院 金连文 ICPR-Chart-Infographics 图表信息提取 国际学术竞赛 国际模式识别大会
2021/1/25
近日，国际模式识别大会（ICPR）拉开帷幕，也同时公布了各个学术竞赛的结果。其中，在图表信息提取的国际竞赛中，来自华南理工大学电子与信息学院金连文教授领导的“深度学习与视觉计算”团队，联合联想研究院及OCR领域知名企业上海合合信息科技有限公司，参加了图表信息提取比赛的多个任务，最终斩获了所有赛道14个子任务中的11个冠军。
2020年12月15日，第二届“天智杯”人工智能挑战赛在北京圆满落幕。此次挑战赛共有370余支队伍参赛，经过4个多月的激烈角逐，最终由国内遥感领域顶级高校、研究所、商业公司等12支队伍分别获得了12个科目的第一名。由西安电子科技大学通信工程学院图像传输与处理研究所谢卫莹副教授和雷杰教授带领的“Rocky”团队，在“测绘地理与气象水文数据智能化处理应用”主题的科目二比赛中，从来自全国各单位的众多队伍...
语音情感计算及多模态交互研究团队荣获CCF A类国际顶级会议IEEE/CVF CVPR 2020超大规模商品图像检测挑战赛冠军（图）
语音情感计算 多模态交互 CCF A类 国际顶级会议 超大规模商品 图像检测 挑战赛 冠军
2020/8/12
2020年6月14—19日期间，CCF A类国际顶级会议-国际计算机视觉与模式识别大会（以下简称IEEE/CVF CVPR 2020，图1）主办的超大规模商品图像检测挑战赛（以下称“RetailVision Detection Grand Challenge”）举行了颁奖典礼。由来自语音及语言信息处理国家工程实验室语音情感计算及多模态交互研究室和中国科大信息学院自动化系组成的参赛团队（以下简称US...
南京理工大学计算机学院学子荣获计算机视觉顶级会议CVPR 2020细粒度图像识别iWildCam竞赛冠军（图）
计算机视觉 顶级会议 CVPR 202 细粒度图像识别 iWildCam 竞赛 冠军
2020/7/2
近日，第七届国际细粒度图像识别竞赛（The Seventh Workshop on Fine-Grained Visual Categorization）与CVPR 2020国际会议同步举行。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议，其历史源自于1983年，在学术界乃至工业界都具有极为重大的影响力。根据谷歌学术在2018年发布的学术期刊和会议影响力排名，CVPR学术影响力位居计算机领域第1位、工程领域第...
近日，计算机视觉顶级会议CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）举办的历时4个月的国际图像视频复原和增强大赛（NTIRE 2020）陆续结束。通信工程学院李娇娇老师带领的参赛队伍IPIC_SSR在光谱重建挑战赛（Spectral Reconstruction from an RGB Image）赛道中荣膺Cle...
福州大学范更华教授、朱文兴教授和陈建利副教授课题组获ICCAD 2017国际集成电路计算机辅助设计学术竞赛冠军（图）
福州大学 范更华教授 朱文兴教授 陈建利副教授 ICCAD 2017 国际集成电路 计算机辅助设计 竞赛冠军
2017/11/27
2017年11月13日至16日，在美国加州尓湾召开的集成电路计算机辅助设计领域顶级学术会议--第36届国际集成电路计算机辅助设计会议（IEEE/ACM International Conference On Computer Aided Design 2017）公布了为期7个多月的ICCAD学术竞赛(CAD Contest @ICCAD 2017)的最终结果，由福州大学范更华教授、朱文兴教授和陈建...
2017年8月11日，在日本东京举行的第三届计算语言学领域自动文档摘要测评比赛（简称CL-SciSumm2017）成绩揭晓：由我校经济管理学院组建的NJUST队表现出色，获得了本次比赛的冠军。本次测评与传统多文档自动摘要比赛有所不同，任务以施引文献（Citing Papers）的引文内容为基础，形成被引文献（Reference Paper）的文档摘要。参赛者首先需要根据施引文献的引文内容识别出在被...