2026年4月18日，“國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議（CVPR）西南地區(qū)預(yù)分享會(huì)”在西南石油大學(xué)順利召開(kāi)。 本次會(huì)議由四川省人工智能研究院、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)（CSIG）青年工作委員會(huì)主辦，西南石油大學(xué)、中國(guó)電信股份有限公司四川分公司、四川大學(xué)、電子科技大學(xué)共同承辦，吸引了眾多高校師生及科研人員到場(chǎng)交流。
開(kāi)幕式由學(xué)院副院長(zhǎng)彭博教授主持。他對(duì)與會(huì)專(zhuān)家、學(xué)者及師生代表表示熱烈歡迎，簡(jiǎn)要介紹了會(huì)議背景與意義，并預(yù)祝會(huì)議取得圓滿(mǎn)成功。四川省人工智能學(xué)院院長(zhǎng)助理、電子科技大學(xué)李文教授應(yīng)邀致辭。他充分肯定了本次預(yù)分享會(huì)在促進(jìn)西南地區(qū)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域?qū)W術(shù)交流、助力青年人才成長(zhǎng)方面的重要價(jià)值，并期待與會(huì)學(xué)者深入交流、碰撞思想、共促創(chuàng)新。
來(lái)自同濟(jì)大學(xué)、四川大學(xué)、電子科技大學(xué)、重慶大學(xué)、西南交通大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、重慶郵電大學(xué)等高校的十余位專(zhuān)家學(xué)者蒞臨現(xiàn)場(chǎng)，其中包括多位國(guó)家級(jí)青年人才。
特邀報(bào)告環(huán)節(jié)，三位知名學(xué)者先后帶來(lái)前沿學(xué)術(shù)分享。重慶郵電大學(xué)夏書(shū)銀教授以《粒球計(jì)算：高效、魯棒、可解釋的人工智能理論》為題，系統(tǒng)介紹了粒球計(jì)算框架在提升人工智能模型效率與魯棒性方面的最新進(jìn)展。同濟(jì)大學(xué)趙才榮教授圍繞《基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的高效數(shù)據(jù)集蒸餾算法研究》，分享了在保持模型性能前提下大幅壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的創(chuàng)新方法。重慶大學(xué)張磊教授作題為《視覺(jué)感知魯棒與泛化的統(tǒng)一：理論與算法》的報(bào)告，深入探討了視覺(jué)模型在魯棒性與泛化能力之間的平衡與統(tǒng)一。
企業(yè)代表報(bào)告環(huán)節(jié)，四川電信（天翼云公司）代表以《數(shù)智賦能科研，算力驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新》為題，展示了算力基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)人工智能科研的強(qiáng)大支撐作用，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同發(fā)展。
學(xué)生論文報(bào)告環(huán)節(jié)由學(xué)院張興鵬老師和林吉老師共同主持，共有17位博、碩士研究生依次登臺(tái)匯報(bào)。其中，上午場(chǎng)6位研究生率先圍繞計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別前沿課題分享研究成果，下午場(chǎng)11位研究生繼續(xù)就計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)前沿方向進(jìn)行論文展示。報(bào)告內(nèi)容覆蓋廣泛，現(xiàn)場(chǎng)交流熱烈，充分展現(xiàn)了青年學(xué)者的科研活力與創(chuàng)新思維。
本次CVPR 2026西南地區(qū)預(yù)分享會(huì)的成功舉辦，為區(qū)域內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別領(lǐng)域搭建了高水平學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，有效促進(jìn)了高校、科研機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)單位的深度對(duì)接與協(xié)同創(chuàng)新。會(huì)議集中展示了領(lǐng)域前沿成果與研究進(jìn)展，進(jìn)一步激發(fā)了青年科研人員的創(chuàng)新熱情，為人工智能及相關(guān)學(xué)科的交叉融合與高質(zhì)量發(fā)展注入了新活力。
值得一提的是，學(xué)院在CVPR 2026上亦有亮眼表現(xiàn)：張興鵬老師的論文《Beyond Geometry: Artistic Disparity Synthesis for Immersive 2D-to-3D》被主會(huì)錄用（接受率25.42%），林吉老師的論文《Anatomy-Aware Adaptive Feature Perturbation Framework for Semi-Supervised MRI Segmentation》被Findings錄用（接受率10.67%，不含主會(huì)），展現(xiàn)了學(xué)院在人工智能領(lǐng)域的科研實(shí)力與學(xué)術(shù)水平。
