2019年10月28日，实验室在科技馆5楼会议室举行本周课题交流会，参会人员包括实验室全体研究生。

        实验室博士生吕成涛分享了一篇题为《Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks》的文献。该文章从4个方面介绍了所提出的方法：

      (1) 总体框架：该方法分为3个阶段，分别使用proposal net、refine net、output net。

      (2) CNN架构：在参考文献A convolutional neural network cascade for face detection的基础上，本文作者提出了改进的CNN模型。

      (3) 训练：该方法采用3个任务训练网络，分别是人脸/非人脸分类、边界框回归、人脸关键点定位。

      (4) 多任务训练：综合上述3个任务，给出综合损失函数的表达式，该表达式通过引入样本类型指示符，充分的考虑了对于某些样本，只需要计算部分任务损失。

       然后，该文章通过实验对所提方法进行评价。实验结果表明，该方法一致超过其他对比方法。

        实验室研究生李明珠分享了一篇题为《Bringing Blurry Alive at High Frame-Rate with an Event Camera》的论文。该论文利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。提到图像去模糊，一般只会考虑普通相机采集到的图片，通过估计模糊的核函数来为图像做去模糊。论文引入了高速的事件相机，通过两个互补特性的传感器（DVS和APS），为其特性和两者采集数据之间的关系进行建模，把问题转化成一个简单的非凸优化的问题。通过合成图像和真实图像的实验结果论证了该模型的优越性和并且该方法已经超过了当前最好水平。

         会后吕成涛同学和李明珠同学为参会人员解答了相关问题，并和对此课题感兴趣的学生一起进行了深入的交流探讨。