MLNLP学术Talk是MLNLP社区举办的学术交流活动，旨在邀请一线青年学者分享最前沿的技术，期待最精彩的思想火花碰撞。

本期MLNLP学术Talk特别邀请了加州大学默塞德分校博士后亓鲁为我们带来“开放式实体分割”的主题报告，由MLNLP秘书黄仕爵主持。 报告的详细信息如下：

亓鲁，加州大学默塞德分校博士后，导师为Google研究科学家Prof. Ming-Hsuan Yang。博士毕业于香港中文大学，师从贾佳亚教授。研究领域包括开放世界的目标检测分割和生成，先后于Google、Adobe、腾讯、旷视科技和商汤科技开展研究合作，在学术期刊或会议上发表论文30余篇，Google Sholar累计引用3500+，并担任AAAI2023 Senior PC Member。

个人主页：http://luqi.info/

近年来，实例级别的目标检测或实例分割任务得到了突飞猛进的发展。然而，现有的分割模型在产品线上仍旧存在很多问题：1）模型对没有见过的类别或者图片域鲁棒性不足；2）随着相机等设备的发展，分辨率日益增大的图像对分割模型带来了更大的挑战。在本次报告中，我将介绍实体分割任务在这些问题上的探索。首先，我将回顾目标检测分割的研究现状，然后提出开放式实体分割的定义。基于实体分割，我将介绍实体分割在半监督模型预训练与精细化分割的探索。最后，我将讨论实体分割的研究挑战和未来研究方向。

黄仕爵，哈尔滨工业大学（深圳）硕士生，导师为徐睿峰教授，MLNLP社区秘书处成员。研究兴趣为任务型对话系统与自然语言处理。在多个国际会议EMNLP/COLING等参与发表相关论文。

特别鸣谢本次学术Talk的主要组织者:

MLNLP秘书处（黄仕爵、段然）