中国图学学会“奋发图强”青年人才学术沙龙2021年度第二期（总第八期）于2021年12月18日下午以腾讯会议+中国图学学会哔哩哔哩官方账号“图学大讲堂”在线直播的方式顺利举办。本期沙龙活动有48人以腾讯会议的方式参会，“图学大讲堂”直播观看人数279人左右，合计参会人数约330人。

       本期沙龙执行主席为北京航空航天大学杨鸿宇副教授，沙龙主题为“视觉感知、理解与重建”。

       会议邀请了五位青年专家、学者作学术报告，分别是：

       北京大学的刘家瑛副教授作了题为《暗光影像增强计算》的报告：系统性地探究低光照增强方法在两类情境中面临的挑战，以及如何通过低光照增强提升两类应用的可用性和鲁棒性。通过以暗光环境下重建和检测的Benchmark为切入点，探讨底层视觉增强与高层视觉感知之间的联合关系，以期进一步提升智能影像计算性能。中国科学院计算技术研究所的王瑞平研究员作了题为《视觉属性学习—通向可解释物体识别之路》的报告：面向真实场景实用化的需求，当前亟需解决的主要难题是开放场景下的大规模物体识别。属性作为一种中层视觉概念/特征，为建立海量类别间的复杂关联提供了桥梁。报告围绕“类别是属性的组合”这一基本思想介绍了一些所开展的探索，包括：属性辅助的零样本物体识别、属性学习驱动的可解释物体识别、语义知识指导下的小样本物体识别、视觉与语义关联的零样本物体检测等。北京邮电大学的马占宇教授作了题为《细粒度图像分类初探》的报告：细粒度图像分类与传统分类任务比，因分类目标存在较大的类内差异和较小的类间差异，细粒度图像分类一直是模式识别与计算机视觉领域的研究难点和热点。报告重点从数据增广策略、网络结构设计、损失函数优化等方面介绍报告人所在课题组的近期工作，针对如何解决细粒度图像分类中的关键问题进行了阐述。清华大学的鲁继文长聘副教授作了题为《三维视觉感知与理解》的报告：视觉感知与理解是计算机视觉的研究热点，在工业制造、城市交通和数字生活等领域有着重要的应用前景。报告介绍了清华大学智能视觉实验室近年来在三维视觉感知与理解方向所开展的一些工作，包括基于单目图像和三维点云的视觉场景感知与理解以及它们在三维目标检测、三维目标识别、三维语义分割、三维场景重建等视觉任务中的应用。同济大学的张林教授作了题为《面向自主泊车任务的视觉感知与建图定位》的报告，分享了报告人所在研究组在自主泊车视觉感知领域的一些研究成果，包括高精度泊车位检测、环视系统相机位姿在线修正以及融合多源传感器信息的紧耦合语义SLAM（同时定位与建图）。将泊车位检测问题建模为数据驱动的学习问题，并提出了一种基于深度神经网络的解决方案，DeepPS。

       每个报告结束后均有参会人员以提问的方式参与互动交流，讨论氛围热烈。

       中国图学学会长期以来一直把青年人才的培养作为重中之重！2017年开始，承办了“中国科协第339次青年科学家论坛”；2018年开始，为了深入贯彻落实中国科协对青年人才培养的新要求，我们开始创办自己的青年学术交流活动品牌——“奋发图强”。“奋发图强”意在“图学研究当自强，奋发有为靠青年！”希望能通过学会的努力，为图学界青年人才营造出一方施展才华、交流学习、快速成长的沃土！该品牌活动由“青年科学家论坛”和“青年人才学术沙龙”两部分组成，论坛自2018年至今已举办三届；沙龙自2019年至今已举办八期。

中国图学学会

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