报告题目：伪装场景理解研究进展

报告时间：2025年5月29日晚上19:30

报告地点：育才校区逸夫楼二楼报告厅

报告人简介：

  范登平，南开大学教授、博导，计算机系主任，入选国家级“四青”人才，曾任阿联酋起源人工智能研究院研究主管。 2015年从广西师范大学毕业获得硕士学位，2019年从南开大学毕业获得博士学位，曾在瑞士苏黎世联邦理工学院担任博士后研究员。 研究方向为计算机视觉、多模态学习和医学图像分析。 在伪装场景理解方向上有突出成果，因系统地提出“伪装目标检测” 任务并取得高精度而被中国人工智能学会评定相关技术取得国际领先水平，被英国权威杂志《New Scientist》报道。应用方面，公开16项中国/美国发明专利，技术被用于华为、阿里、韩国三星、日本LPIXEL等公司。发表高质量论文约20篇（含9篇TPAMI）：2篇CVPR最佳论文提名、1篇世界人工智能大会青年优秀论文、1篇NeurIPS研讨会最佳论文、13篇高被引论文（含5篇热点论文），谷歌学术引用约2.8万次，H指数57，7篇论文单篇引用超1000次（最高5000余次）。 是IEEE高级会员、CCF-CV执行委员，担任IEEE TIP /VI编委、CVPR'23-25/NeurIPS'24-25/MICCAI'24-25领域主席，主编1本中文学术专著。获得CCF优秀博士学位论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能科学技术奖自然科学二等奖(排四)，2022-2023连续2年被评为MIR优秀编委、2021-2024连续4年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，入选2024年斯坦福全球前2%“终身科学影响力榜单”。

报告摘要：

  伪装场景理解（Concealed Scene Understanding）旨在利用视觉智能技术识别具有主动或被动伪装特性的目标。伪装场景通常包括那些经过掩盖、隐藏或以其他方式伪装的物体，这些物体可能被忽略或难以识别，增加了物体感知和认知的难度。因此，伪装场景理解的目标是利用视觉智能技术设计一套超越人类视觉的智能系统，以提高对伪装场景的感知和认知能力，以应对更加复杂和具有挑战性的场景。相关技术将为新一代人工智能技术的发展和技术突破提供支持。

  英国皇家科学院院士、牛津大学Andrew Zisserman教授和阿联酋起源人工智能研究院范登平团队早在2020年初相继开展了前沿性的探索，并构建了两大基础研究数据库MoCA和COD10K。目前，伪装场景理解相关的子课题超过10项，包括伪装目标检测/分割、伪装实例分割、伪装目标计数、伪装实例排序、视频伪装目标检测/分割、伪装图像生成、植物伪装检测、水下伪装目标挖掘、工业伪装检测等主题。相关技术可在国产生态系统（如：华为Ascend、清华Jittor）上稳定运行。本次报告从伪装场景理解出发，介绍相关前沿任务、技术、应用成果以及未来研究趋势。