细粒度图像分类方法｜SPP第150期

细粒度图像识别旨在从外观相似的对象中区分细微差异，是计算机视觉领域的重要研究方向之一，在动植物识别、工业质检和食品安全等应用中具有广泛前景。本期SPP报告重点回顾了近年该方向的研究进展，涵盖细粒度判别特征挖掘、局部区域关系建模、跨类别语义关联及多模态数据融合等关键问题。报告结合最新研究成果，总结了基于注意力机制、图神经网络和大模型的代表性方法，并探讨了当前面临的数据稀缺、跨域泛化与可解释性挑战及未来发展趋势。欢迎关注本期SPP：10月15日（本周三）19:30–21:00。

本期直播你将收获哪些

1、了解细粒度图像识别在计算机视觉领域中的关键科学问题及主要研究方向；

2、了解细粒度特征挖掘、区域关系建模与多模态融合等方面的最新研究进展；

3. 认识细粒度图像识别在动植物识别、工业质检、食品安全等典型场景中的实际应用与发展趋势。

演讲嘉宾

常东良

CCF专业会员，北京邮电大学副研究员

常东良，北京邮电大学副研究员。主要从事模式识别和计算机视觉领域的基础研究工作。共发表高水平学术论文46篇，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、CVPR、ICCV在内的CCF A类推荐期刊或会议16篇（其中第一作者或通讯作者8篇），含ESI高被引论文3篇；据谷歌学术统计，累计引用2300余次；已授权国内外技术发明专利六项，其中一项为美国技术发明专利；获甘肃省自然科学奖二等奖、中国电子教育学会优秀博士论文、北京图象图形学学会优秀博士论文、首都前沿学术成果、北京自动化学会优秀博士研究生、国家留学基金委（CSC）联合培养奖学金、博士研究生国家奖学金以及北京市和校级优秀毕业生等荣誉奖励。担任中国仿真学会视觉计算与仿真专委会委员和IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、ICCV、ECCV等领域重要学术期刊和会议审稿人。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年科学基金项目、国家资助博士后研究人员计划（B档）以及中国博士后科学基金面上项目。