直播预告 | 隐性视觉感知专题: ICCV 2025最新工作解读 (总第21讲)

智能科学创新讲堂·AI新锐系列由国际人工智能期刊Machine Intelligence Research (MIR)主办，分若干专题，聚焦机器智能领域的最新进展与前沿探索，面向全球青年学者，定期邀请他们分享在人工智能顶级会议或权威期刊上发表的代表性成果。讲堂旨在搭建一个展示青年科研力量、促进跨机构与跨学科交流的平台，激发智能科学领域的创新思维与学术合作，推动青年人才成长与前沿研究传播。

智能科学创新讲堂·总第二十一讲

“隐性视觉感知”专题

智能科学创新讲堂本期聚焦"隐性视觉感知"专题。"隐性视觉感知"专题专注于伪装目标检测、透明物体分割、阴影检测等隐性视觉感知前沿研究，并积极探索其在医疗影像(如息肉检测)等领域的应用拓展。旨在让这个重要而富有挑战性的研究主题更加活跃，通过开放的学术交流不断迸发新的思想火花，推动学术社区繁荣和领域持续进步，促进计算机视觉与医疗影像等交叉领域的深入交流与合作，逐步打通不同应用场景的技术壁垒。

基于ICCV 2025最新工作，华中科技大学周张俊同学将开启本专题第四场分享会，西北工业大学邵典副教授担纲主持。2025年10月13日 (周一) 15:00，四大平台同步直播，诚邀您预约收看！

往期分享回放：

主持人简介

邵典副教授

西北工业大学无人系统技术研究院副教授。主要研究方向为细粒度智能视频分析，人体动作理解，认知智能，智能无人机等。在领域顶级会议、期刊发表论文数十篇，主持国家自然科学基金青年基金一项，积极参与我国航空航天领域智能创新相关项目的论证。曾获华为天才少年及陕西省青年人才托举计划、秦创原高层次人才引进计划、三秦英才引进计划等荣誉。

分享主题 & 分享嘉宾简介

分享主题：

重新思考在无约束场景中检测显著与伪装目标

分享人：

周张俊

现就读于华中科技大学，曾在香港理工大学担任RA，研究方向为显著伪装视觉感知、高精度图像分割、手术视频分析以及多模态大模型，相关成果发表于ICCV、ACM MM等顶会。

报告摘要

本研究重新审视显著目标检测(SOD)与伪装目标检测(COD)的跨任务误检问题，构建了无约束的显著-伪装目标检测数据集USC12K，并提出了显式建模显著与伪装关系的架构USCNet。该研究旨在推动SOD与COD的发展，使模型更契合人类视觉系统对显性与隐性视觉的感知机制。

讨论环节

参与嘉宾：

分享人&文章一作：周张俊，华中科技大学

主持人：邵典，西北工业大学

观看渠道

直播通道①：

哔哩哔哩APP搜索"中科院自动化所”或扫描下方二维码，直播当天点击头像即可进入

直播通道②：中国科学院自动化研究所视频号

直播通道③：机器智能研究MIR 视频号

直播通道④：蔻享学术

点击下方链接进入"智能科学创新讲堂"主题页，直播当天选择相应直播即可观看

https://www.koushare.com/homepage/332528

提问预收集

请通过下方链接或扫描下方二维码填写您对本次报告想要提出的问题，您的问题将被优先回答。通过提问，MIR编辑部也将优先邀请您进入会议室，得到与主讲人、主持人或文章作者连麦实时交流的机会。同时，经考察合格后也将获得进入“隐性视觉感知”专家微信群的机会。

① 提问链接：

https://www.wjx.cn/vm/Oky242o.aspx#

② 提问二维码：

直播服务

微信微信公众号"机器智能研究MIR”(发布最新讲座资料)

直播群：实时更新通知 (请备注: 研究方向+姓名)

11/月/第/五/期/预/告

主持人: 何春明

杜克大学

主要研究方向为多模态大模型辅助的真实世界感知与理解。以第一作者/通讯作者在TPAMI, CVPR, ICCV, NeurIPS等顶级会议与期刊发文数十篇。曾获杜克大学John Chambers奖学金和Pratt-Gardner奖学金。

分享人: 尧思远

北京邮电大学

分享主题：大规模视频伪装物体运动分析与评测

本研究构建了一个涵盖多物种的伪装运动物体检测数据集CAMotion，从不确定边缘、遮挡和复杂形状等多个维度分析了伪装运动物体的统计特征，并对现有SOTA模型进行了系统性评估。

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research（简称MIR，原刊名International Journal of Automation and Computing）由中国科学院自动化研究所主办，于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球，着眼于服务国家战略需求，刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等，全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果，促进国际学术交流与学科发展，服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划"，已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区；2025年发布的最新影响因子达8.7，继续跻身JCR Q1区，最佳排名进入全球第6名；2025年一举进入中科院期刊分区表计算机科学二区。