RACV2020 | 计算机视觉前沿进展研讨会圆满召开

2020年8月29日，中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）年度学术研讨会RACV（Recent Advances on Computer Vision）在福建厦门圆满召开。从去年开始，RACV会议在组织形式与研讨内容上进行了全新改版，定位为国内计算机视觉领域的小规模精品研讨会，通过定向邀请方式汇集领域专家，深度研讨计算机视觉领域中的若干核心问题并形成进展报告。研讨会试图通过务实、开放与平等的对话与讨论，深入发掘相关研究领域潜在的问题，为广大的科研人员提供观察问题的新视角与新观点。

本次会议开幕式由专委会副主任、上海科技大学虞晶怡教授主持，专委会主任、北京大学查红彬教授和厦门大学王菡子教授进行开幕式致辞。根据常委委员前期的讨论票选，本次会议设置了3项研讨主题。每项主题首先由特邀嘉宾们进行主题发言，之后所有与会人员进行自由讨论。

29日早上进行了主题一“视觉与语言：现状与趋势”的研讨。该主题由专委会副主任、中科院自动化所王亮研究员、清华大学鲁继文副教授、西北工业大学王鹏教授3位委员负责组织，邀请了中国人民大学金琴教授、京东技术副总裁梅涛博士、北京大学彭宇新教授、电子科技大学申恒涛教授共4位嘉宾进行主题发言。自2012年以来，深度学习的兴起为视觉与语言领域的发展带来了蓬勃生机，放眼未来，视觉与语言的核心挑战和关键应用有哪些？几位嘉宾围绕预训练模型、认知机制建模、模型评测、工业界应用等前沿方向的未来发展趋势进行了精彩的观点分享。

29日下午进行了主题二“计算机视觉训练集如何构建”的研讨。该主题由爱奇艺资深科学家王涛博士、华中科技大学白翔教授、华中科技大学杨欣教授3位委员负责组织，邀请了爱奇艺科学家路香菊博士、百度资深研发工程师孙逸鹏博士、南京理工大学魏秀参教授、武汉大学夏桂松教授共4位嘉宾进行主题发言。近年来，以ImageNet等为代表的视觉数据集极大地推动了视觉算法的发展。如今各种新型数据集层出不穷，那么计算机视觉数据集如何进行高效构建、有哪些经验值得借鉴？嘉宾们围绕数据集高效设计、数据集均衡性、未知新样本泛化性等议题展开了深入探讨。

29日下午还进行了主题三“网络结构自动搜索”的研讨。该主题由厦门大学纪荣嵘教授、北京邮电大学马占宇教授、厦门大学孙晓帅副教授3位委员负责组织，邀请了暗物智能科技研究副总监苏江博士、鹏程实验室陈杰博士、旷视研究院张祥雨博士共3位嘉宾进行主题发言。网络结构自动搜索是近期最受关注的研究方向之一，如何自动获得网络结构对于深度学习实际应用具有重大意义，那么相关方向的研究进展与未来趋势有哪些？嘉宾们围绕最优结构评估、网络自适应改进、生物大脑之间联系等议题展开了深入探讨。

最后，研讨会闭幕式由专委会副主任、南京信息工程大学刘青山教授主持。本次研讨会从任务、数据、算法三方面探讨了本领域最前沿研究问题，主题发言视角广阔且多元化，自由讨论热情激烈、你来我往，参会嘉宾们纷纷表示本次会议内容丰富，收获颇丰。按照计划，组委会后续将整理相关主题的发言与讨论文稿，形成观点性文档进行发布，把讨论从线下延伸到线上，欢迎更多专家学者积极参与。本次研讨会由厦门大学王菡子教授与纪荣嵘教授主要负责组织，专委秘书处成员协助会务组织的相关事宜。