“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了100余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。

本次“CSIG图像图形中国行”由CSIG图像视频通信专委会、CSIG机器视觉专委会承办，协办单位为华中科技大学电信学院。

活动信息

主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）

承办单位：CSIG图像视频通信专委会、CSIG机器视觉专委会

协办单位：华中科技大学电信学院

会议主席：刘文予教授，王兴刚教授

会议时间：2025年1月2日 14:30 – 17:30

线下参会地址：华中科技大学电信学院东17楼A101会议室

会议日程

专家介绍

王金桥 研究员

报告题目：多模态大模型的发展与思考

报告摘要：过去十年，人工智能领域集中在专用智能上，即通过大数据训练小模型以解决单一任务。然而，这种模式存在泛化能力差、智能性有限和通用性不足的问题，导致应用碎片化，难以实现商业闭环。因此，业界转向“大数据+大模型+大算力”的策略，开发具备类人通用性的模型，能够处理感知、认知、推理和决策等多种任务。OpenAI的成功案例证明了这一路径的可行性，并推动了多模态大模型的发展。自2022年起，语言模型逐渐向多模态演变，模拟人类与环境交互的方式。自动化所于2020年成立了全国首个大模型研究中心，整合视觉、语言和语音团队，探索跨模态自监督学习的新范式。未来的发展方向包括增强多模态对齐，结合大模型与小模型的优势，提高理解和推理能力，以及确保模型的安全可控。最终目标是实现与人类价值观对齐的协作智能，支持复杂规划和决策。大模型的发展标志着从手工作坊式的模型研发迈向工业化的里程碑，为未来的智能系统提供了坚实的基础。

专家简介：中国科学院自动化所副总工程师，紫东太初大模型研究中心常务副主任，研究员，博导，武汉人工智能研究院院长，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，多模态人工智能产业联盟秘书长，主要从事多模态大模型、视频分析与检索、大规模目标识别等方面的研究。共发表包括IEEE国际权威期刊和顶级会议论文300余篇，国际期刊50余篇，国际会议220余篇。完成国家标准提案3项，发明专利36项，10项国际视觉算法竞赛冠军，新时代中国经济创新人物，北京市科技进步一等奖，北京市自然科学二等奖，世界人工智能大会SAIL奖，吴文俊人工智能科技进步二等奖，中国发明创新银奖，中科院科苑名匠团队。

马展 教授

报告题目：Coding for Intelligence 编码智能

报告摘要：The visual pathway processes the scene stimuli in a hierarchical manner from the retina to the primary visual cortex and beyond. This talk first briefly introduces the key functionalities of the human visual system and then discusses the potential of using these insights to improve video coding. An example of a neural video codec is given hereafter, in which it leverages hierarchical correlations from spatiotemporal priors in a probabilistic predictive manner. We then provide evidence that such a design not only achieves competitive coding efficiency but can also facilitate multi-tasks in a compressed domain. This opens up a new way for the future of video coding.

专家简介：Dr. Zhan Ma is a professor at the School of Electronic Science and Engineering of Nanjing University, China. He received his Ph.D. from New York University in 2011 and his B.S. and M.S. from the Huazhong University of Science and Technology, China, in 2004 and 2006, respectively. From 2011 to 2014, he worked in several research labs in the USA, focusing on video coding standardization and codec design. Dr. Ma’s research focuses on computational imaging and brain-inspired media communication. Dr. Ma was awarded the 2019 IEEE BTS Best Paper Award, the 2020 IEEE MMSP Grand Challenge Best Image Coding Solution, the 2020 SPIE ICMV Camera Illumination Contest First Prize, the 2023 IEEE WACV Best Paper (Algorithms) and the 2023 IEEE Circuits and Systems Society Outstanding Young Scholar.

蓝如师 研究员

报告题目：非小细胞肺癌病理图像智能分析

报告摘要：肺癌是全球癌症相关死亡的最主要原因，也是我国发病率和死亡率最高的癌症。非小细胞肺癌是最常见的肺癌亚型，有30%-55%患者在手术后发生复发并死亡。病理检查是肺癌诊断的金标准。然而，人工评估组织病理学切片主观性较强，耗时费力，可重复性不足，难以实现精准诊疗。近年来，人工智能技术的发展为病理精准诊疗带来了新机遇，采用人工智能技术挖掘病理肿瘤微环境信息，有助实现精准诊断和患者预后预测。报告重点介绍针对肺癌病理图像智能分析中细胞类别数量严重不平衡、形态差异大、标签样本数量差别大等问题，从细胞核分割、组织分割、多模态融合三个方面设计了基于代价敏感的不均衡标注细胞核分割与识别、基于激活重定位和交互学习的两阶段组织分割方法、基于多模态低秩相互融合框架的肿瘤生存预后研究等模型。在MoNuSAC2020、LUAD-HistoSeg、TCGA等公开数据集以及合作医院的肺癌数据集上对比实验结果表明，提出的方法在肺癌病理图像分割与识别上获得了领先的性能。

专家简介：蓝如师，桂林电子科技大学计算机与信息安全学院研究员，博士/硕士生导师，教师，第十七届广西青年科技奖获奖者，国家级青年人才计划、广西高校引进海外高层次人才“百人计划”、广西第一批高层次人才及桂林电子科技大学“英才计划”人选，获广西科学技术进步奖一等奖等奖励。围绕视觉内容分析与识别理论方法、关键技术和应用系统开展研究，旨在缓解数据质量与匹配精度之间的矛盾，在低质量数据快速复原、鲁棒性特征精准表示、结构化关系优化建模方面取得一系列成果。主持国家面上及青年基金、国家重点项目子课题、广西杰青、装备发展部快速扶持项目等，第一作者/通讯作者在IEEE/ACM汇刊、AAAI、MICCAI、计算机辅助设计与图形学学报等权威期刊及会议发表60余篇论文。

周全 教授

报告题目：高速度vs高精度：实时图像语义理解

报告摘要：实时图像语义理解通过设计模型轻量、计算高效的深度学习网络，来实现图像中物体识别、检测和分割的目的。由于要实现模型复杂度、计算量以及性能之间的性能平衡，实时图像语义理解一直是深度学习和人工智能领域富有挑战的重点课题和前沿技术之一。它不仅是图像检索、对象追踪、行为分析等高级视觉任务的研究基础，同时也在自动驾驶、工业控制、卫星遥感以及医疗诊断等诸多领域有广阔的应用前景。本报告首先汇报了实时图像语义理解问题面临的挑战和研究难点，然后介绍实验室在实时图像语义分割和物体检测方面的代表性工作，最后展望了该领域在未来可能的研究方向。

专家简介：南京邮电大学通信与信息工程学院教授，博士生导师。研究领域包括图像/视频理解，神经网络轻量化，及其在实际中的应用。目前担任中国计算机学会杰出会员、图像图形学学会高级会员，江苏省人工智能学会常务委员。先后承担国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、华为科技项目等课题30余项，参与国家自然科学基金重点项目和重大研发计划。先后入选江苏省科技副总，江苏省“青蓝工程”青年骨干教师等。近年来，已在国际学术顶级期刊（IEEE TIP/TITS/TMM/TMI/TNNLS，PR等）和国际重要学术会议（IEEE ICASSP，IEEE ICIP，ICPR）发表SCI/EI论文90余篇。于2024年获得IEEE ICIP最具影响力论文奖，2024年、2022年和2007年分别获IEEE/SPIE ISAIR最佳展示论文奖、会议突出贡献奖和最佳学生论文奖，指导研究生获得江苏省人工智能学会优秀硕士论文提名奖。授权国家发明专利10余项。目前担任国际SCI期刊Pattern Recognition、Computers & Electrical Engineering副编辑，以及IEEE Transactions on Fuzzy Systems、IEEE Transactions on Multimedia、Visual Intelligence等SCI期刊客座编辑。

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承办方联系人：

王老师  xgwang@hust.edu.cn

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