6月5日午餐会参与情况统计

应用数学青年讨论班(午餐会)--Combining Variational Models and Deep Learning: Aiming for Interpretable Network Design in Image Segmentation

报告人: 王立恒(中国科学院数学与系统科学研究院)

时间: 2025-06-05 12:00-13:00

地点: 智华楼413
摘要: 近十年来，深度学习方法在图像分割领域取得了显著进展，尤其是基于卷积神经网络和Transformer的模型在精度和效率上表现优异。然而，这些模型通常被视为“黑箱”，缺乏一定的可解释性，限制了其在医学影像领域的实际应用。与此同时，变分模型（如水平集方法）则利用目标的几何性质（如灰度、边界、质地等）进行分割，具有清晰的数学形式和可解释的分割机制，但其性能往往受限于手工设计能量函数的表达能力，同时也无法充分利用海量的图像数据。因此，将变分模型与深度学习相结合的研究范式应运而生，通过结合两者的互补优势，期望构建兼具高精度和可解释性的图像分割网络。本次报告主要回顾了近年来若干将两者相结合的方式，并对可能的发展方向进行展望。