PRCV 2021专题论坛“青椒如何熬成老椒”成功召开

2021 年 12 月 22 日 CSIG机器视觉专委会

2021年12月20日下午,PRCV 2021专题论坛“青椒如何熬成老椒”在广东省珠海市海泉湾维景国际大酒店北冰洋厅成功举办。该论坛由中国图象图形学学会机器视觉专委会承办,由北京大学林宙辰教授、王奕森助理教授共同主持。百度首席架构师王井东博士、中科院自动化所刘成林研究员、清华大学黄高助理教授、西北工业大学韩军伟教授、中科院计算所陈熙霖研究员五位专家分别就论文写作、科研选题、科研合作、项目申请、声誉提升等方面进行了深入研讨,干货满满,精彩纷呈。论坛现场座无虚席,另有170余位PRCV 2021注册人员通过腾讯会议线上参加。

论坛现场

首先,百度公司首席架构师王井东博士分享了他对论文写作的看法,他认为我们应该从交流和分享的角度去写论文,注意6个方面的问题:Problem、Categorization of related works、Positioning、Approach、Experimental verification、Open-sourcing。建议大家要提前开始写作,而不是最后才写,一篇好的论文一定是反复改出来的,逻辑比语言更重要。

王井东博士在作论文写作方面的报告

其次,中科院自动化所刘成林研究员分享了他对科研选题的看法,他认为科研问题分为以下几类:基础研究、应用研究、应用基础研究。人工智能领域的基础研究往往滞后于应用研究。他建议我们要做问题导向的研究,既有理论引领,又有实用价值,即“顶天立地”。要注意几个选题的误区,不要追求热点,也不要片面的追求理论或应用。要有独立的思考,独特的研究方向和路线,形成独特的影响。

刘成林研究员在作科研选题方面的报告

接着,清华大学黄高助理教授分享了他对科研合作的看法,他认为科研合作既有好处又有风险。成功的科研合作需要以下几方面的因素:明确合作的理由、花时间寻找合适的合作对象、明确各自的预期等。合作过程中,既要负责任,也要诚实、宽容。

黄高助理教授在作科研合作方面的报告

再接下来,西北工业大学韩军伟教授分享了国家自然科学基金项目申请中的几点建议。他认为科学基金对青椒来说至关重要,是青椒发展的第一桶金。而基金申请成败的关键在于选题,要抓住两个关键点:创新性和研究基础。选题要在熟悉的领域做擅长的事情。申请书写作要逻辑清晰,突出重点,一条主线贯穿始终。

韩军伟教授在作项目申请方面的报告

最后,中科院计算所陈熙霖研究员分享了他对声誉提升的看法。他认为教学、科研、服务类似于珠峰的不同坡,一样都可以登顶珠峰。后面陈老师着重于从教学的角度分享了一些讲课的体会,教书的苦与乐。相比于论文,教好学生带来的收益更大,影响范围更广且半衰期更长,还可以获得一些预期之外的奖励。

陈熙霖研究员在作声誉提升方面的报告
本次论坛的活动现场学术氛围浓厚,报告内容充实丰富,干货满满。在提问环节,参会人员针对自己感兴趣的内容踊跃提问,专家们则耐心地一一解答,极大地拓展了“青椒”们的眼界和认识。最后因时间所限,论坛在听众们的意犹未尽中结束。

现场听众提问

专家们耐心回答问题
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研究领域为计算机视觉、多媒体及机器学习。目前他研究的问题包括神经网络结构的设计、行人姿势识别、图像分割、行人再识别以及多媒体搜索等。他的代表工作包括高分辨率神经网络(HRNet)、基于有监督的区域特征融(DRFI)的显著目标检测、基于近邻图的大规模最近邻搜索(NGS)、合成量化(CQ)、行人重识别的标准数据 Market 等。他在计算机视觉、机器学习以及多媒体领域里发表了论文 100 余篇,个人专著一本。他的论文获得 ACMMM 2015 最佳论文提名。他的研究成果 10 多次转化到微软的关键产品和服务中。他担任或曾担任过许多计算机视觉和人工智能会议的领域主席或高级程序委员会委员,比如 CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACMMM 等。他现在是 IEEE 汇刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 和 IEEE Transactions on Multimedia 的编委会成员。他是国际计算机协会杰出会员和国际模式识别学会会士。
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