2020年8月29日，由中国计算机学会（CCF）主办，我校与中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）联合承办的2020年度学术研讨会RACV（Recent Advances on Computer Vision）在厦门圆满召开。本次会议主席由我中心主任、信息学院计算机科学系王菡子教授与人工智能系纪荣嵘教授为。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。

图1. 会议现场合影

本次会议开幕式由CCF-CV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计算机科学系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。

图2. 上海大学虞晶怡教授主持开幕式

图3. 专委会主任、北京大学査红彬教授开幕式致辞

图4. 厦门大学王菡子教授致辞

29日早上首先进行了主题一“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，视觉与语言结合的核心挑战和关键应用有哪些？查红彬教授首先肯定了视觉与语言结合的意义，认为如果能够解决视觉与语言的结合问题，将是重大的进步，同时指出，视觉与语言之间存在巨大的鸿沟，比如底层视觉信息与高层语义信息的巨大鸿沟，如何解决鸿沟问题是具有挑战性的关键问题，值得进行着重研究和突破。梅涛博士则表达了一种担忧：视觉与语言结合问题是因为其他问题做不下去才强行结合，还是确实是需要这么做？是创造了一个课题，还是其本身是不可避免的课题？同时还指出目前的评价体系不够成熟的问题。申恒涛教授认为视觉里的上下文信息挖掘不够充分，视觉（尤其是视频）与语言的结合必能促进上下文信息的挖掘，同时还建议邀请语言学家参与RACV的讨论，这样研讨会的碰撞会更有意思。还有很多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与讨论，气氛热烈。

 

 

图5. 金琴教授、梅涛博士、彭宇新教授、申恒涛教授进行主旨分享

 

图6. 研讨会现场

29日下午首先进行了主题二“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？赖剑煌教授提出有什么方法可以提升标注效率和标注质量，并降低成本的问题。魏秀参教授认为可以通过标注流程优化、使用由粗到细、预标注的策略，提升标注效率，降低成本。吴心筱教授指出数据与研究应是相辅相成的关系，如何保证标注尽可能好值得重视。白翔教授则认为，数据库的建立，应该起到引领一个研究方向、推动一个研究领域、甚至提出新的问题的作用，增量式的数据收集意义则会低很多，而具有引领性的数据的收集需要长时间的积累和十年磨一剑的精神、以及认真用心的科研和工作态度，白翔教授的观点引起了与会嘉宾的共鸣。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。

 

 

图7. 路香菊博士、孙逸鹏博士、魏秀参教授、夏桂松教授进行主旨分享

 

图8. 研讨会现场

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。

 

 

图9. 苏江博士、陈杰博士、张祥雨博士进行主旨分享及研讨会现场

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。