近日，中国图象图形学会（CSIG）公布了《2024年度科学技术奖和激励计划评选结果公告》，实验室2019级博士陈使明获得了CSIG优秀博士学位论文提名奖。陈使明博士由尤新革教授指导，2019年9月-2022年12月在实验室攻读博士学位，从事“面向视觉的零样本学习”方向的研究，其用3年半时间取得了较好的科研成果并以优秀的成绩毕业。其博士学位论文在学校学术委员会评估时，被尤政校长特别点名夸奖。读博期间获得了华为终端“学术之星”、国家奖学金等荣誉，并曾在阿里巴巴达摩院、腾讯AI LAB、小红书等知名公司实习。现为阿联酋人工智能大学计算机视觉系研究科学家，曾任美国卡耐基梅隆大学和阿联酋人工智能大学博士后。个人主页：https://shiming-chen.github.io/  

    陈使明博士的博士学位论文《基于深度表征的零样本图像分类研究》聚焦于零样本图像分类的跨数据集偏差、视觉-语义特征的表示差异性和视觉-语义特征的异构性这三个关键问题，提出了基于视觉特征增强到表征方法，创建了机遇视觉-属性关键语义知识挖掘的学习机制，建立了层次语义-视觉适应的零样本学习框架，取得了领先的零样本图像分类性能。相关工作在国际权威期刊和会议上发表了10余篇论文，包括IEEE TPAMI、NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV等，被20 多个国家及地区的 100 余家研究机构的学者 (包括7 位国内外院士、4位马尔奖等国际重要科技奖励获得者、15 位ACM/IEEE Fellow) 广泛引用及正面评价，其中4篇论文单篇引用超100次。马尔奖获得者、英国皇家工程院院士、牛津大学 Philip Torr教授团队评价其工作“比其他方法取得更好的已见-未见类判别性”；中国科学院院士、南京大学谭铁牛教授团队评价其工作“有效地学习了图像区域最相关的属性”；日本工程院院士、南方科技大学讲席教授郭书详团队评价其工作“使用层次两步适应对准可获得判别性原型”。

公告链接：https://www.csig.org.cn/23/202411/52239.html