電院學子論文被國際計算機視覺頂級會議錄用

（通訊員 贠琳紅）近日，全球計算機視覺頂級會議 CVPR 2019 (Computer Vision and Pattern Recognition，即國際計算機視覺與模式識別會議) 官方網站公布了論文的最終錄用結果，西安電子科技大學電子工程學院鄧成教授指導的3篇論文入選。

據悉，今年CVPR 大會將于 2019 年 6 月 16 日至 20 日在美國加州長灘會議中心召開。CVPR今年共收到了 5165 篇有效提交論文，相比去年增加了 56%，其中錄用了1299篇論文，錄取率約為25.2%。其中包含了鄧成教授指導的3篇論文，這3篇論文分別由我院博士生徐欣怡、楊旭和楊二昆以第一作者完成。

CVPR作為計算機視覺領域最高級別的國際會議之一，每年都吸引全球最頂尖的科研院所和公司的研究人員投稿，其錄取論文代表了計算機視覺領域本年度最新的科技水平以及未來發展潮流。谷歌學術最新排名顯示，CVPR全球總排名第20位，在泛人工智能領域排名第一。

徐欣怡博士的論文“Deep Asymmetric Metric Learning via Rich Relationship Mining”構造了一種非對稱度量學習框架來挖掘大規模數據間的豐富關系。該論文提出的兩路數據流交錯對齊結構實現了在同等采樣規模下建立了更豐富的數據關系，從而提升了模型的泛化能力。該方法在零投細粒度分類、圖像檢索等任務中獲得了有效驗證。

楊旭博士的論文“Deep Spectral Clustering using Dual Autoencoder Network”提出了一種新的對偶自編碼網絡和深度譜聚類網絡的聯合學習框架。與傳統聚類方法相比，該框架具有同時實現判別語義挖掘和聚類的優點，通過互信息估計和特征不變性約束，解決了原始空間混淆數據的判別特征學習難題，實現了最佳聚類效果。

楊二昆博士的論文“DistillHash: Unsupervised Deep Hashing by Distilling Data Pairs”提出了一種利用弱語義關系提取可信成對類標的深度哈希檢索方法。該算法能夠收集更加可信的數據對，解決了傳統的無監督哈希算法中的約束不可靠問題，顯著提高了無監督哈希檢索的精度。