【CSIG奖励访谈】2021年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者武阿明

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【CSIG奖励访谈】2021年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者武阿明

2022 年 6 月 24 日 中国图象图形学学会CSIG

中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖人背后的故事，学会近日对荣获2021年度CSIG优秀博士学位论文奖的获奖者武阿明进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：首先非常感谢您接受我们的采访，请先向大家介绍一下自己：

大家好，我是武阿明，博士，西安电子科技大学电子工程学院准聘副教授，硕士生导师，隶属于教育部“长江学者”特聘教授邓成老师团队。师从韩亚洪教授2021年于天津大学获得博士学位。主要从事视觉内容理解、迁移学习、多模态信息处理研究。曾公派至澳大利亚悉尼科技大学（UTS）进行为期近两年的博士联合培养，指导老师为杨易教授。累计在IEEE TPAMI、TCSVT等期刊以及CVPR、ICCV、NeurIPS、IJCAI等国际会议上一作发表论文10余篇，多次担任TPAMI/IJCV/TIP/CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML/AAAI/IJCAI等国际期刊和会议的审稿人。部分研究成果加入了鹏程实验室的“视觉视网膜”算法仓，支撑了“智能交通”和“智慧城市治理”等重要应用；并在与华为诺亚方舟实验室技术合作中产出了华为“潜在高价值专利”，合作项目被评为“华为优秀合作项目”。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况：

针对2D/3D视觉-语言生成和定位中多模态特征融合不充分的问题提出了多模态循环矩阵融合和图投票-匹配网络，提升了视频描述生成和3D场景语言定位的性能。针对视觉常识推理中上下文建模弱和推理欠方向的问题，提出了连接认知网络模型，加深了模型对视觉内容的理解，提升了视觉常识推理任务的性能。针对视觉-语言人机交互的应用，提出了基于提示的交互式视频描述生成任务，在人机交互的提示信息下改善了视频描述生成结果。

问题三：请问您在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

对于研究生来说，首先要有一种不出好成果绝不罢休的决心，科研工作是一个考验人毅力的过程，所以要有信心和决心，要勤奋钻研，持之以恒在自己的方向上做出有启发性的工作。其次就是要和导师多沟通交流，导师可以把握科研方向，有助于自己快速成长。最后就是要多读最新的论文，实时掌握当前的主流方向，主动去学习不懂的知识或工具，快速掌握科研技巧。

问题四：在您论文筹备过程中遇到的最大的挑战是什么？是怎样克服的呢？

在博士论文筹备过程中遇到的最大挑战是排版和翻译。之前发表的论文是以英文会议论文为主，格式和毕业论文差别较大，同时，需要将发表论文翻译成中文，许多专业词汇不能准确翻译，这给毕业论文的准备造成了较大困难。为了解决这些问题，本人首先列出了毕业论文的提纲，然后与导师进行讨论。在提纲确定后，读了许多中文文献，并查了许多中文相关资料。通过这些较好地完成毕业论文的内容安排，顺利完成毕业论文的写作。