【CSIG奖励访谈】2020CSIG优秀博士学位论文奖获奖者李佳男

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【CSIG奖励访谈】2020CSIG优秀博士学位论文奖获奖者李佳男

2021 年 8 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2020CSIG优秀博士学位论文奖的获奖者李佳男进行了专访，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，我是李佳男，本科与博士毕业于北京理工大学，现留校任预聘助理教授，研究方向为光电成像探测与识别、计算机视觉、计算成像等。曾国家公派至新加坡国立大学（NUS）进行为期两年的博士联合培养，后赴美国Adobe研究院担任研究实习生近一年，后在NUS从事一年博士后研究工作。累计在IEEE TPAMI、TVCG、TMM等期刊以及CVPR、ICLR、NeurIPS、ACM MM等国际顶级会议上发表论文20余篇（第一作者9篇，通讯作者3篇），谷歌学术总引用近2000次。授权国际专利1项。曾获王大珩高校学生光学奖，作为主要团队成员获得ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC-2017）目标定位任务冠军，参与组织ICCV2021 Anti-UAV Workshop & Challenge。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况：

论文对目标检测、智能图形生成理论和方法进行了深入研究，突出创新成果如下：

1) 提出尺度自适应目标识别与定位策略，突破了存在显著类内差异的目标检测关键技术，发表ESI高被引论文1篇，他引500余次；

2) 提出基于感知生成对抗网络的小目标检测模型，缓解了小目标容易被误检和漏检的难题，发表CVPR 1篇，他引近400次；

3) 提出全新LayoutGAN图形生成网络，在自动化图形布局设计领域得到实际应用，发表ICLR、IEEE TPAMI、TVCG各1篇，授权国际专利1项。

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？

科研是自己对新方法不断探索并深化理解认识的过程。在课题研究初期，积极主动向导师和有经验的同学请教，有助于快速上手，避免走弯路。随着研究的深入，对方法原理和实现细节最清楚的人其实是自己。此时在遇到问题时，保持敏锐和专注，从异常实验现象中挖掘线索，通过独立深度思考，分析产生问题的可能原因和改进方向，然后不断快速迭代方法和实现。当自己把方法原理和每一步实现过程都理解得特别透彻了，成果也就自然到来了。

问题四：在您论文筹备过程中遇到最大的挑战是什么？是怎样克服的呢？

在撰写学位论文时，需要将读博期间的小论文成果汇总，并逐章节陈列。然而，小论文成果多发表于英文期刊或会议，而英语和汉语在表达方式上有着很大的差异：英语强调句与句之间要有严密的逻辑联系，遵循严格的形式规范；汉语则强调句与句之间的语义连接，形式灵活。如果简单地将小论文内容逐句译为汉语，成文会比较拗口，不符合汉语的表达习惯。所以在撰写时，可以一次将具有紧密逻辑联系的连续几句英文一起读入到大脑中，做整体的语义理解和把控，然后再按照中文的表达习惯转述出来，成文就会更加自然流畅。