【CSIG奖励访谈】2020年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者张士峰

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【CSIG奖励访谈】2020年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者张士峰

2021 年 8 月 2 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2020年度CSIG优秀博士学位论文奖的获奖者张士峰进行了专访，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，我是张士峰，中科院自动化所2020届博士毕业生。博士期间研究方向为基于深度学习的物体检测，期间共发表论文29篇，其中一作及通信论文21篇，包括14篇CCF-A类论文（TPAMI、IJCV、4篇CVPR、ICCV、ECCV、ICML、4篇AAAI、IJCAI），7篇SCI论文（TPAMI、IJCV、TMM、TCSVT、TBIOM、2篇Neurocomputing），谷歌引用次数为~2200，授权专利2项，在申专利3项，担任TPAMI、IJCV、TNNLS、TMM、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI等国际期刊和会议的审稿人，获CCF-CV学术新锐奖、CCBR最佳学生论文奖、CVPR最佳论文奖提名、VALSE年度最佳学生论文提名奖、百度奖学金、国家奖学金、中科院院长奖、唐立新奖学金、必和必拓奖学金、攀登奖学金、戴汝为奖学金、国际竞赛冠军、三好学生、中科院优毕、北京市优毕等荣誉。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况：

博士论文以物体检测中的锚框机制为研究重点，在锚框的设计匹配、锚框的关系学习、锚框的高效预测这三个方面上，来扩展和完善现有的基于锚框的物体检测算法，主要工作有：1）在锚框的设计匹配方面，提出了基于有效感受野理论和等比间隔原则的锚框设计方案，以及尺度补偿和分而治之的锚框匹配策略，解决了物体检测中尺度上存在的不公平性，让模型训练一致地对待不同大小物体，极大地提高小尺度物体的检测性能。2）在锚框的关系学习方面，利用物体本身的结构关系提出了一个分块遮挡感知的特征融合操作，利用锚框之间的关系提出了一个聚合损失函数，利用物体之间的上下文关系提出了联合检测方法，有效地提升遮挡物体的检测性能。3）在锚框的高效预测方面，利用特征金字塔结构的上半部分对锚框做第一次类别预测和位置校正，下半部分级联地对锚框做第二次类别预测和位置校正，从而提出了具备一步检测法的速度和二步检测法的精度的全新物体检测算法，同时提出了一种自适应的锚框正负样本划分方法，在不需要任何超参数和不增加任何开销的情况下，极大地提高了物体检测的性能。

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，无论遇到什么风格的导师，科研工作主要还是靠自己完成，所以要尽早养成自立、自律、自学的科研习惯。养成自立的科研习惯，能够独立完成科研的每一个环节，避免离开他人不能科研的现象。养成自律的科研习惯，按照自己生活作息，保证每天连续的大块的科研时间。养成自学的科研习惯，自己主动去学习不懂的知识或工具，快速掌握科研所需要的技巧。

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？

在论文筹备过程中遇到最大的挑战是翻译，需要把自己发表的英文论文翻译成中文来写到博士论文中，英文翻译成中文过程中，很多专业术语以及表达方式比较难把握。当时为了克服这个问题，阅读了很多师兄师姐的博士论文，从他们的博士论文中找到了翻译的方式。