【CSIG奖励访谈】2020年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者张平平

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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平平

2021 年 7 月 30 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平平进行了专访，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，我是张平平，博士，大连理工大学人工智能学院副教授，硕士生导师，隶属于辽宁省智能图像处理与理解重点实验室(IIAU),师从卢湖川教授、王洪玉教授。2017年5月至2018年11月,于澳大利亚机器人视觉研究中心(ACRV)完成博士生联合培养，指导教师为沈春华教授。2020年入选大连市高层次人才计划青年才俊项目，大连理工大学星海人才培育计划“星海骨干”。主要研究方向为计算机视觉与深度学习。近五年来，在计算机视觉、人工智能领域顶级期刊 (TPAMI/TIP/TOG) 和会议(ICCV/CVPR/ECCV)上发表论文30余篇，包含ICCV 2019 Oral 1篇及ESI高被引论文2篇。多次担TPAMI/TIP/ICCV/CVPR/ECCV/NeurIPS/ICML/IJCAI/AAAI等国际顶级期刊和会议的程序委员和审稿人。目前谷歌学术引用2000余次。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况：

显著性目标检测已经成为计算机视觉和图像处理领域的热门研究课题，但目前算法仍面临诸多挑战，不能满足实际应用需求。针对以上问题，本博士论文聚焦全卷积网络模型，主要工作和研究创新如下: (1)根据深度卷积网络不同层的视觉特性，提出了基于多层次卷积特征聚合的显著性目标检测模型。(2)从卷积特征集成的角度，提出了基于不确定性卷积特征学习的显著性目标检测算法。(3)针对互补性特征和结构化监督信息的利用，提出了基于无损特征反射和结构化损失函数的显著性目标检算法。所提算法的性能均达到世界领先水平，为显著性目标检测的应用提供了理论和实践支撑。

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？

本人硕士因为是计算数学专业，因而带有一定的数学背景，可能对一些同学不太适用，也谈不上好的方法，有如下一些体会，可以分享给大家：

(1)不积跬步无以至千里

众所周知，在进行科研时，一个好的idea对论文的创新度有很大的帮助，但是任何idea都不是凭空造出来的，其中关键之一就是基础知识的积累。只有在相当的理论基础和实践积累下才能弄清楚当前国内外研究人员关注的问题是什么，当前主流的方法是什么，还有哪些问题没有解决，可能的一些解决方案是什么，这样才能针对相关问题给出一种新的、可行的解决方案。同时科研过程中也需要注重长时的积累。举个简单的例子--深度卷积神经网络的结构，源头是单层感知机，网络加深成为多层感知机(MLP),LeNet带来结构变化，AlexNet改变了对CNN的认知，GooleNet、ResNet、DenseNet等进一步优化结构，形成整个深度网络族。可见，深度网络结构是发展变化的，其他研究方向也有类似的特点，比如语义分割网络的发展、Transformer结构的演进、各种梯度更新方法等，因而基础知识的累积也应随着时间进行更新，这样才能研究者获得长时间的累积，让自己走的更远。

(2)读书破万卷，下笔如有神

大家都知道，科研工作者的成果的一个很重要的体现方式就是学术论文，然而很多初入科研的朋友和师弟师妹们也常问这样一个问题--如何才能提高自己的学术论文写作能力？个人觉得要想在这方面有所提升，应在英语基础、论文阅读、对比分析方面进行提高。首先，好的英语基础对于学术写作肯定是有帮助的，考英语四六级是一个基本要求。其次，多阅读本领域顶级期刊和会议的优秀论文和成果，可以帮助自己发现不足、提供标杆、树立好论文的直观印象，明确自己的改进方向。最后，应加强分析和总结的能力。在阅读大量论文后，尝试分析某篇论文哪里写得好可以借鉴，哪里写的不好可以避免，同时可以将一些论文拿来对比分析，包括插图、文字、语句、表述方式等，总结出优点，供自己学习和掌握。

(3)纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

在科研过程中，特别是计算机视觉和深度学习研究领域，经常会有这样的，即明明把人家的论文逐字逐句的看明白了，网络结构也明晰了，但自己就是没办法复现，甚至得不到想要的结果。事实上，很可能是因为没有彻底掌握，没有自己动手认真探索实践，比如有没有去认真考究一下原作者的参数设置、有没有按照数据集的特性进行相应的调整、有没有认认真真的搞清楚背后的逻辑链条和工作机理。从论文中得到的知识很可能是片面的或者不充分的，因而有必要亲自动手去实践，去完善，避免眼高手低。

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？

从本人的论文筹备的全过程看，遇到的最大挑战是如何将论文中的关键部分进行符合逻辑的陈述和安排。事实上，这也是科技论文写作上的一个常见困难，好的陈述方式和顺序安排能够提升论文的阅读愉悦性和逻辑性。为了解决该问题，本人在论文筹备的初始阶段就首先列举各个主要部分的内容，然后按照递进关系、并列关系、主次关系等进行分析，找到合适的写作逻辑，然后开始初稿的写作，同时咨询导师和有经验的博士生，提供合理化的修改意见和建议，最后按照基本逻辑完善写作内容。通过这种方式可以较好地完成论文的章节和内容的安排，顺利完成论文的筹备和写作。

问题五：最后，有什么话想对自己的导师说呢？

首先我要感谢中国图象图形学学会的领导和评委对我的厚爱，很高兴能够获得2020年度的优秀博士论文奖，这是极大的荣誉，也是我的荣幸，在此向你们表示衷心的感谢。古语云：林木茂盛，故有其根。这一荣誉的获得离不开我的导师卢湖川教授和王洪玉教授对我的关心和爱护。一路上有他们的教导，才不会迷失方向；一路上有他们的关注，才更加的自信勇敢；一路上有他们的点拨，才不会惆怅迷惘。或许我不是他们最中意的学生，但是他们却是我终身感谢的人。

中国图象图形学学会已经启动2021年度自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖、优秀博士学位论文奖、石青云女科学家奖评选工作，点击文末阅读原文可了解通知详情，欢迎申报!