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智能科学创新讲堂 · 隐性视觉感知专题（总第十八讲）

已有 104 次阅读 2025-7-22 18:38 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

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智能科学创新讲堂·AI新锐系列由国际人工智能期刊Machine Intelligence Research (MIR)主办，分若干专题，聚焦机器智能领域的最新进展与前沿探索，面向全球青年学者，定期邀请他们分享在人工智能顶级会议或权威期刊上发表的代表性成果。讲堂旨在搭建一个展示青年科研力量、促进跨机构与跨学科交流的平台，激发智能科学领域的创新思维与学术合作，推动青年人才成长与前沿研究传播。

智能科学创新讲堂·总第十八讲

“隐性视觉感知”专题

智能科学创新讲堂本期聚焦"隐性视觉感知"专题。"隐性视觉感知"专题专注于伪装目标检测、透明物体分割、阴影检测等隐性视觉感知前沿研究，并积极探索其在医疗影像(如息肉检测)等领域的应用拓展。旨在让这个重要而富有挑战性的研究主题更加活跃，通过开放的学术交流不断迸发新的思想火花，推动学术社区繁荣和领域持续进步，促进计算机视觉与医疗影像等交叉领域的深入交流与合作，逐步打通不同应用场景的技术壁垒。

澳大利亚科技大学戴廷钧博士将开启本专题首场分享会，牛津大学田昕研究员担纲主持。2025年7月28日(周一)15点，四大平台同步直播，诚邀您收看！

主持人简介

田昕博士后研究员

牛津大学博士后研究员，专注于多模态医学影像融合、跨模态转换及结构化建模研究，成果发表于MICCAI、ISBI等顶会。现任牛津团队AI4Healthcare负责人，联合临床与工业界开展疾病亚型识别、生物标志物挖掘及精准医学应用。担任MICCAI、IEEE TIP/TMI等期刊/会议审稿人。

分享主题 & 分享嘉宾简介

分享主题：

视角重构：环境感知驱动的无监督伪装目标检测新范式

分享人：

戴廷钧博士

澳大利亚悉尼科技大学博士，主要研究方向是伪装目标分割，主导多个BiRefNet（伪装目标分割SOTA模型）商业化落地项目研发，作为项目负责人打造的“BiRefNet通用场景智能”项目获得中国国际大学生创新创业大赛（2024）国家级铜奖，拥有相关专利一篇。

专题好文 | Luc Van Gool团队: 基于分层注意力的视觉Transformer

Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割

报告摘要

伪装目标检测（COD）旨在识别与背景高度融合的隐藏物体。现有方法依赖精细标注和复杂模型，性能受限。本次报告将分享由南开大学与香港理工团队提出的无监督框架EASE，其颠覆传统“目标分离”范式，首创“环境剥离”逆向思维：通过构建环境原型库精准匹配背景特征，逆向分离伪装目标。该方法在实现性能飞跃的同时，显著降低了标注与训练成本。

观看渠道

直播通道①：

哔哩哔哩APP搜索"中国科学院自动化所”或扫描下方二维码，直播当天点击头像即可进入

直播通道②：中国科学院自动化研究所视频号

直播通道③：机器智能研究MIR 视频号

直播通道④：蔻享学术

点击下方链接进入"智能科学创新讲堂"主题页，直播当天选择相应直播即可观看

https://www.koushare.com/homepage/332528

提问预收集

请通过下方链接或扫描下方二维码填写您对本次报告想要提出的问题，您的问题将被优先回答。通过提问，MIR编辑部也将优先邀请您进入会议室，得到与主讲人、主持人或文章作者连麦实时交流的机会。同时，经考察合格后也将获得进入“隐性视觉感知”专家微信群的机会。

① 提问链接：

https://www.wjx.cn/vm/Oky242o.aspx#

② 提问二维码：

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直播服务

微信微信公众号"机器智能研究MIR”(发布最新讲座资料)

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直播群：实时更新通知 (请备注: 研究方向+姓名)

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纸刊免费寄送Machine Intelligence Research

MIR为所有读者提供免费寄送纸刊服务，如您对本篇文章感兴趣，请点击下方链接填写收件地址，编辑部将尽快为您免费寄送纸版全文！

说明：如遇特殊原因无法寄达的，将推迟邮寄时间，咨询电话010-82544737

收件信息登记：

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区；2025年发布的最新影响因子达8.7，继续跻身JCR Q1区，最佳排名进入全球第6名；2025年一举进入中国科学院期刊分区表计算机科学二区。

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2025年第2期 | 常识知识获取、图因子分解机、横向联邦学习、分层强化学习...

2025年第1期 | 机器视觉、机器人、神经网络、反事实学习、小样本信息网络...

2024年第6期 | 图神经网络，卷积神经网络，生物识别技术...

2024年第5期 | 大语言模型，无人系统，统一分类与拒识...

2024年第4期 | 特约专题: 多模态表征学习

2024年第3期 | 分布式深度强化学习，知识图谱，推荐系统，3D视觉，联邦学习...

2024年第2期 | 大语言模型、零信任架构、常识知识推理、肿瘤自动检测和定位...

2024年第1期 | 特约专题: AI for Art

2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...

2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)

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