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NEW 亚洲大学教授团队在“国际计算机视觉学术大会（ICCV）”发表论文
- 2023-12-01
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近日，亚洲大学研究组在法国巴黎举行的计算机视觉、深度学习领域国际学术大会上发表了研究成果，并与全球专家就最新研究动向交换了意见。
"IEEE/CVF国际计算机展望学术大会(IEEE/CVF International Conference on Computer Vision，ICCV)"学会于本月2日至6日在法国巴黎举行。作为电脑蓝图和深度学习领域最优秀学术大会(CVPR/ICCV/ECCV)之一的"ICCV"今年共提交了8088多篇论文，其中2115篇(26.15%)被采纳。
亚洲大学研究生院人工智能系黄元俊(音)教授研究组提出了旨在实现深度学习算法轻量化的知识蒸馏源泉技术。黄教授研究组为了深度学习算法轻量化，提出了以复数老师网络为基础的知识蒸馏方法的新方法论，并发表了既可以防止性能减少又能实现轻量化的新源泉技术。
此次研究是在亚洲大学人工智能融合革新室研究生院事业、以云计算为基础的无人驾驶AI学习软件开发事业、中坚研究者支援事业的支持下进行的。
此外，在此次学术大会的"ICCV CVAMD 2023"研讨会上，亚洲大学教授柳钟彬(音)研究组在23个小组中排名第4位。
柳钟彬(音)教授研究组的论文是"为学习多重标签Long-tailed数据的强烈不对称损失函数(Robust Asymmetric Loss for Multi-Label Long-Tailed Learning)"，包含了在学习数据级别不均衡的环境下也能正常工作的学习方法"obust Asymmetric Loss(RAL)"的内容。
论文中，在具有多重标签和Long-tailed分布的医疗图像学习数据中，也提出了人工智能可以强韧学习的损失函数。医疗图像根据疾病不同，学习数据分布也不同，因此稀有疾病的数据非常不足，因此学习能够很好地识别稀有疾病的人工智能是非常困难的事情。为了解决这些问题，研究组提出了在各种超参数设置上坚韧的不对称损失函数。
此次研究有望广泛应用于各疾病学习数据不均衡的医疗人工智能领域。
