2022年7月15日，由中国计算机学会计算机视觉专委会主办、北京工业大学承办的CCF-CV走进高校系列报告会活动，在CCF计算机视觉专委会B站官方账号成功举办。本次活动邀请了北京大学林宙辰教授、西安电子科技大学邓成教授、中国科学院计算技术研究所王瑞平研究员、江西财经大学方玉明教授以及上海交通大学马超副教授等五位计算机视觉领域专家学者做特邀报告。北京工业大学信息学部主任李晓理出席并致欢迎辞。北京工业大学信息学部胡永利教授、简萌副教授和王博岳副教授担任本次会议的执行主席。

活动伊始，北京工业大学信息学部主任李晓理教授致欢迎辞，代表信息学部对五位报告嘉宾表示热烈的欢迎，希望借此机会能够和各位专家及同行加强学术交流与合作，扩展师生科研视野，促进学科进步发展，并预祝本次报告会取得圆满成功。

报告信息

北京大学林宙辰教授的报告题目是“Optimization Induced Equilibrium Networks: An Explicit Optimization Perspective for Understanding Equilibrium Models”。林老师从优化角度进行深度神经网络(DNN)的数学可解释性研究。他们在传统深度神经网络的基础上提出Optimization Induced Equilibrium Networks (OptEq)，从理论角度证明了OptEq的不动点与任务目标凸优化问题的解存在相关性，并通过实验证明了OptEq的性能在数学可解释性和性能上都优于传统的隐式DNN模型。

西安电子科技大学邓成教授的报告题目是“多模态智能”。邓老师简述了图像、视频、文本和音频等多模态数据大量涌现的时代现状，提出多模态智能是从限定领域的弱人工智能走向通用人工智能的关键所在这一观点。而多模态数据的表征、理解与推理又是多模态智能的瓶颈问题，研究并解决这些问题将极大推动新一代人工智能的发展。邓老师的报告重点介绍了近年来团队在多模态表示学习、知识推理和可信计算三个方面的最新研究成果。

江西财经大学方玉明教授的报告题目是“图像质量评价：理论与方法”。方老师首先介绍了图像质量评价概念和经典方法。在此基础上，从真实失真、多曝光图像融合和虚拟现实(VR)图像视频等方面介绍其团队近年来在图像质量评价方向的研究成果。最后，方老师进一步介绍了图像质量评价在感知优化应用方向以及主观/客观图像质量评价方向的研究进展，并展望了图像质量评价方向的研究前景。

中国科学院计算技术研究所王瑞平研究员的报告题目是“视觉场景上下文的图结构化建模与推理”。王老师认为视觉场景上下文信息对于辅助场景解析具有重要作用，提出场景图结构化表示的统一建模框架来对视觉上下文信息进行推理和传播。具体地，将场景中不同区域的对象表示为图上的结点，对象之间的关系表示为图上的边，采用消息传递机制进行图推理。此外，王老师介绍了围绕该框架取得的一些进展，包括结构化图推理驱动的通用物体检测、视觉图与语义图联合的零样本物体检测、全局位姿图引导的单目图像3D物体检测、部件聚合图辅助的点云实例分割等工作。

上海交通大学马超副教授的报告题目是“多模态三维物体检测和跟踪”。马老师认为在自动驾驶场景下，多模态融合不仅存在时域和空域的语义对齐难题，还存在跨越多模态语义鸿沟的数据增广难题。首先介绍了高效率的LiDAR点云检测方案，提出了学习4D Transformer对多模态数据进行语义对齐，以及保持多模态数据时空一致性的多模态数据增广方法。最后，介绍了多模态物体检测与跟踪任务协同的统一框架。

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活动总结

最后，活动执行主席、北京工业大学胡永利教授对本次活动进行总结。首先感谢了五位报告专家分享了团队的最新研究成果和思路，也感谢参会的老师和同学的细心聆听。此外，各位报告专家站在学科前沿、不断学习、不断探索，是我们学习的榜样！最后，感谢中国计算机学会(CCF) 计算机视觉专委会、北京人工智能研究院以及北京工业大学信息学部给予本次会议的大力支持！

各位学者的报告高瞻远瞩，有很强的前沿性、新颖性，引起了现场听众极大的兴趣，报告现场提问踊跃、讨论热烈，听众纷纷表示受益匪浅！本次报告会圆满结束！

会议组织方介绍

北京工业大学简介

北京工业大学（Beijing University Of Technology）创建于1960年，是一所以工为主，工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学。1981年成为国家教育部批准的第一批硕士学位授予单位，1985年成为博士学位授予单位，1996年通过国家“211工程”预审，正式跨入国家二十一世纪重点建设的百所大学的行列。2017年9月，学校正式进入国家一流学科建设高校行列，8个学科跻身2020年QS世界大学排行榜前500，位列QS2020年世界大学排名中国内地第32，工程学、材料科学、化学、环境科学与生态学、计算机科学、生物学与生物化学6个学科进入ESI前1％。

学校下设17个教学科研机构，开设本科专业70个，研究生专业覆盖34个学科；具有一级学科博士学位授权点20个；一级硕士学位授权点33个，专业学位授权类别18种；博士后流动站18个，在站289人。国家重点学科3个，北京市重点学科21个，北京市重点建设学科18个。学校现有国家工程实验室2个，国家级产学研中心1个，国际合作中心1个，省部共建国家级重点实验室培育基地1个，教育部重点实验室或工程研究中心8个，北京实验室1个，北京市重点实验室或工程技术研究中心、研究与开发中心30个，北京市国际科技合作基地10个，北京市哲学社会科学研究基地3个，北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究基地1个，行业重点实验室4个。省部共建协同创新中心1个，北京市级协同创新中心3个，北京高校高精尖创新中心1个。定期出版专业刊物2种。

建校61年来，北京工业大学始终与国家和首都改革发展同向同行，走出了一条特色内涵差异化发展的一流大学建设之路，推动学校成为国际知名、有特色、高水平的研究型大学，成为首都北京培养高素质创新人才的重要基地、服务区域社会经济发展的有力支撑、展现市属高校发展建设成果的示范窗口，16万余名毕业生从这里走向各条战线，让青春在党和人民最需要的地方绽放绚丽之花。

北京工业大学信息学部简介

信息学部成立于2016年9月2日，由原电子信息与控制工程学院、计算机学院、软件学院、微电子学院整合组建而成。秉承“不息为体，日新为道”的校训，以中国特色、世界一流为目标，以立德树人为根本，以国际化和信息化为抓手开展建设工作。汇聚一批师德高尚、业务精湛的专家学者，将北京工业大学信息学部建设成为高水平信息人才培养基地。设有电子科学与技术学院（微电子学院）、信息与通信工程学院、人工智能与自动化学院、计算机学院、软件学院，其中微电子学院和软件学院是国家示范性学院。拥有电子科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术、软件工程4个一级学科博士学位授权点和博士后流动站。电子科学与技术、控制科学与工程、计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、网络空间安全6个一级学科硕士学位授权点。电子与通信工程、控制工程、集成电路工程、计算机技术和软件工程5个专业学位授权领域。“电子与电气”、“计算机科学与信息系统”两个学科进入QS世界大学学科排名400强，“计算机科学”学科进入ESI国际学科排名前1%。有电子信息工程、通信工程、自动化、电子科学与技术、计算机科学与技术、信息安全、物联网工程、软件工程、数字媒体技术、微电子科学与工程、机器人工程11个本科专业。其中教育部特色专业4个、北京市特色专业4个、北京市级品牌专业立项建设专业4个、“卓越工程师教育培养计划”入选专业4个、通过工程教育认证专业5个，北京市“一流专业”建设专业1个。学部有中国工程院院士3人，“高等学校教学名师奖”获得者1人，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授1人，“国家自然科学基金杰出青年基金”获得者3人，“国家自然科学基金优秀青年基金”获得者1人，百千万人才工程国家级入选者2人，国家级“网络安全优秀教师奖”1人，中国科协青年托举人才1人，北京学者2人，北京市战略科技人才1人，北京高等学校卓越青年科学家1人。

北京人工智能研究院简介

北京人工智能研究院是2017年12月成立的学校新型二级教学科研机构，坚持“立足北京、服务首都，高端引领、协同创新，完善机制、争创一流”的发展思路，打造国际一流的人工智能协同创新平台，使之成为高端人才聚集地和拔尖创新人才的培养基地。研究院面向首都“四个中心”功能定位和构建“高精尖”经济结构的重大需求，瞄准人工智能前沿领域，开展原创性基础理论与关键技术研究，加强产学研用合作，推动北京人工智能产业协同创新发展。通过用人聘人机制、科研体制机制改革，推进学科交叉协同创新研究，培养人工智能领域的卓越拔尖人才。研究院拥有智慧环保北京实验室、计算智能与智能系统北京市重点实验室、多媒体与智能软件技术北京市重点实验室、智能感知与自主控制教育部工程中心4个重点实验室，并设立人工智能基础理论和方法、智慧环保、跨媒体智能、智慧医疗与健康、机器人技术5个研究中心。研究院现有专任教师74人，其中教授28人，博士生导师26人，包括长江学者特聘教授1人、国家杰出青年基金获得者3人，国家优秀青年基金获得者1人，北京学者2人，北京领军人才1人，北京市卓越青年科学家1人，北京市百千万人才工程1人，北京市杰出青年科学基金获得者2人，北京市科技新星3人，北京市拔尖创新人才3人。经过几年的努力进取、不断开拓，北京人工智能研究院在理论、方法和应用上取得一系列的创新成果，承担了国家自然科学基金创新群体、重大项目、重点项目、国家重点研发计划项目等重大科研任务，获得了国家科技进步奖二等奖2项（排名第一，排名第二各1项）、国家技术发明二等奖1项（排名第四）、吴文俊人工智能科学技术一等奖等省部级奖11项。研究院与日本、德国、美国、澳大利亚、挪威、加拿大、香港等许多发达国家和地区的高水平研究机构和科研院所保持着长期友好的合作关系。