2022年8月8日，由中國自動化學會、中國人工智能學會、上海市計算機學會主辦，中國人工智能學會粒計算與知識發現專委會、上海市計算機學會計算機視覺專委會、上海海事大學協辦，中國自動化學會模式識別與機器智能專委會、同濟大學視覺與智能學習實驗室承辦的模式識別與機器智能前沿論壇暨第五屆視覺與智能學習研討會圓滿結束。本次研討會由同濟大學趙才榮教授作為論壇主席，特邀了中科院自動化所劉成林研究員、廈門大學紀榮嶸教授、山西大學錢宇華教授、西安電子科技大學鄧成教授、南京理工大學李澤超教授以及騰訊優圖實驗室汪鋮杰總監6位專家學者圍繞“視覺與智能學習”開展學術報告。本次論壇在中國圖像圖形學報B站、同濟大學視覺與智能學習實驗室B站等5個直播平臺全程直播。
同濟大學苗奪謙教授與趙生捷教授首先進行開幕致辭，介紹了本次研討會主題并對各位參會的專家學者表示熱烈的歡迎與衷心的感謝。
開幕致辭（左：苗奪謙教授，右：趙生捷教授）
本次論壇主席趙才榮教授擔任研討會的主持人，在各個報告前詳盡地介紹了各位主講人的身份背景及講座的主題內容。
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自動化研究所劉成林研究員的報告題目為“開放環境模式識別的研究問題與進展”。劉成林研究員首先對開放環境模式識別的研究問題進行分析，剖析了傳統的模式識別方法在閉合類別集、獨立同分布、大數據訓練上的假設，就如何突破以上假設限制展開介紹了開放集識別、領域自適應、結構化預測、小樣本學習等研究進展，并對未來研究方向進行展望。
西安電子科技大學鄧成教授的報告題目為“多模態智能”。鄧成教授首先簡述了媒體大數據時代下信息獲取、環境感知、知識學習的多模態化并介紹了多模態智能的發展歷程，引出了多模態智能研究中多模態數據的表征、理解與推理等瓶頸問題，圍繞以上問題就多模態表示學習、知識推理和可信計算等三個方面匯報了近年來團隊的最新研究進展。
山西大學錢宇華教授的報告題目為“機器學習可解釋性研究現狀與思考”。錢宇華教授首先簡述了機器學習理論、模型與算法的可解釋性的重要性，關乎人們可否可信有效地使用人工智能。在接下來的報告中，錢宇華教授詳盡地剖析了統計機器學習與深度學習中存在的隨機一致性問題，并就如何重構具有原理可解釋性的可學習理論展開探討，總結歸納了機器學習可解釋性研究，匯報了近年來針對該問題進行的如純準確度等探索工作。
廈門大學紀榮嶸教授的報告題目為“深度神經網絡的壓縮與加速研究”。紀榮嶸教授首先闡述了深度學習近年來在各個領域取得的成就，但隨著網絡性能的不斷提高，網絡的深度和廣度也在不斷增加，這就大大增加了網絡的參數和計算復雜度，因此，報告從如何壓縮和加速這些大的神經網絡模型的角度出發介紹了經典的神經網絡壓縮算法與他的團隊所取得的突出成果。
南京理工大學李澤超教授的報告題目為“開放環境多媒體內容理解”。李澤超教授首先介紹了圖像視頻大數據智能分析與理解在無人駕駛、網絡空間內容安全等實際應用中發揮的重要作用，揭示了復雜開放環境下多媒體內容理解面臨的挑戰，接下來就半監督、小樣本和弱監督條件下的圖像內容分析闡述了半監督特征學習方法、小樣本識別、深度協同因子分解模型，將圖像和標簽映射到統一空間，同時解決圖像標注、標簽優化、基于內容的圖像檢索以及標簽擴展等多種任務。
騰訊優圖實驗室汪鋮杰總監的報告題目為“工業視覺質檢技術研究與應用”。汪鋮杰總監首先闡述了該研究方向重要的實際意義，并分析了利用計算機視覺替代傳統的人工培訓方案解決此類檢測問題的優勢所在。接下來以工業視覺質檢場景中有效訓練樣本數據量受限、缺陷類型分布不均的問題作為切入點，就如何在這些數據受限的條件下做更有效的學習展開闡述了小樣本學習、長尾分布學習等高效視覺學習技術的研究與應用。
在一場場令人回味的學術報告結束后，6位專家學者對各直播平臺學生觀眾提出的代表性問題做出了精準詳細的解答，并分享了各自見解和科研經驗。
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自動化研究所劉成林研究員對本次學術研討會進行閉幕致辭，宣布本次研討會圓滿結束并作出總結，并對各位參會的專家學者表示感謝。
閉幕致辭
至此，模式識別與機器智能前沿論壇暨第五屆視覺與智能學習研討會圓滿落幕，各位專家學者呈現了一場精彩絕倫的學術盛宴。與會人員一致認為此次研討會開闊了視野，收益良多。直播平臺學生觀眾反響熱烈、討論積極踴躍，5個會議同步直播平臺觀看人數累計9000+。感謝所有到場的學者與學生觀眾！（文/圖 宋子凡）
與會專家學者線上合影
