2019年12月23日上午9：00 - 11：30在嵌入式与网络计算实验室317教室，应李仁发教授邀请，加拿大APEXYL公司音频视频实时处理技术首席科学家刘煜教授为家带来了一场关于“卷积神经网络实际应用案例”精彩讲座。

  首先，李仁发教授向大家介绍了刘煜教授的基本信息。刘教授长期从事算法开发及模拟验证、嵌入式系统功能建模及模拟验证、硬件FPGA/DSP实际实施及验证，著有多个视频处理相关国际技术发明专利。除此之外，刘教授精通图像与视频视觉处理理论及算法，对如何灵活运用数学理论与方法于实际产品设计中，具有很深的造诣和实际产品设计的成功经验。他的成功经验对理论联系实际及产品设计创新，都具有重要的教育意义。

  然后刘教授为大家讲述了视频抠图问题所使用的方法，针对每一种方法刘教授进行了细致的讲解，比如1996年之前研究者所使用的颜色空间分类的方法，1997~2010年间研究者所使用的机器学习方法，以及现在所使用的深度学习方法。

之后刘教授介绍了卷积神经网络在处理视频抠图问题时的具体案例，具体到前向传播过程和反向传播过程。

  刘教授介绍卷积神经网络的改进方法，目前的几个改进网络，深度学习架构，和深度学习基础库，并引导大家思考深度学习在实际应用中面临的挑战，例如怎么收集真实的数据用于模型的训练，怎么在GPU或FPGA上加速CNN计算，怎么开发实际CNN应用中的基础库。

刘教授总结了训练数据所使用的数据增强策略，包括旋转，裁剪，翻转等策略。

  最后刘教授具体描述了其团队在视频抠图中的方法，展示了精确的抠图效果，并总结了效果好的原因。

通过零距离接受专家讲解、指导、启发和交流，同学们理解了CNN实质，基本结构，和优点，并认识到怎么应用CNN做实际的应用，怎么在以后的学习中研究实际问题和方法，怎么从企业层面理解理论知识，大家收获很多。