为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
全景分割是指对目标区域做实例分割，对背景区域做语义分割。本次报告主要介绍的是一个将语义分割和实例分割融合在一起的统一模型，并通过注意力机制实现用高层的图像特征提高分割的准确性。其主要贡献点如下：（1）通过端到端可训练的网络模型用于前景和背景的分割；（2）将前景和背景信息进行互补，从而获取更准确的分割结果。该模型在MASK-RCNN网络结构的基础上，使用注意力模块连接前景和背景分支，实现信息互补和背景选择；针对ROI尺寸问题，提出RoIUpsample插值方法。最终将前景与背景分割结果融合，实现准确的全景分割。