計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院本科生楊楊、孫夢(mèng)等2篇論文首次被CCFC類(lèi)會(huì)議CGI2024錄用
作者：朱劍林 編輯：田微 上傳：祝夢(mèng)歡 審核：柯尊韜 發(fā)布時(shí)間：2024-06-19 瀏覽次數(shù)：
6月5日，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的C類(lèi)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議Computer Graphics International 2024（CGI2024）論文接收結(jié)果公布。我校計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院楊楊和孫夢(mèng)兩位本科生在學(xué)院張瀟、楊波、朱劍林3位老師和武漢紡織大學(xué)黃晉老師指導(dǎo)下，分別以第一作者向CGI2024投稿的論文被錄用，這是我校本科生首次以第一作者身份發(fā)表CCF推薦國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議論文。
楊楊同學(xué)的論文題目為《An Improved YOLOv8-Based Rice Pest and Disease Detection》。他的研究工作關(guān)注現(xiàn)階段的基于深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)存在檢測(cè)精度低、速度慢、部署困難且漏檢率高的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的病蟲(chóng)害檢測(cè)模型 YOLOv8-HSFPN。圖1為該模型在水稻病蟲(chóng)害上的識(shí)別結(jié)果；圖2為基于該模型設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)的基于Web端的農(nóng)田病蟲(chóng)害檢測(cè)系統(tǒng)，方便相關(guān)人員通過(guò)網(wǎng)絡(luò)便捷、實(shí)時(shí)進(jìn)行農(nóng)田病蟲(chóng)害識(shí)別和監(jiān)測(cè)。
圖 1 本模型的識(shí)別結(jié)果
圖 2 農(nóng)田病蟲(chóng)害檢測(cè)系統(tǒng)
孫夢(mèng)同學(xué)的論文題目為《Pedestrian Detection in Foggy Weather Through YOLOv8 based on FEAttention》。她的研究工作主要關(guān)注在霧霾天氣下難以準(zhǔn)確識(shí)別、定位到行人，甚至?xí)霈F(xiàn)漏檢、錯(cuò)檢等問(wèn)題，提出了一種基于 YOLOv8算法的改進(jìn)模型 CDW-YOLOv8，該模型的結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。為了提高模型檢測(cè)的準(zhǔn)確度和為相關(guān)研究提供更多優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集，自制了一個(gè)公開(kāi)的中等規(guī)模霧天行人檢測(cè)專(zhuān)用的Foggy Pedestrian 數(shù)據(jù)集，包含多種復(fù)雜霧天情況下的行人圖像，如圖4所示。
圖3 CDW-YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框圖
圖4 Foggy-Pedestrian數(shù)據(jù)集部分?jǐn)?shù)據(jù)
CGI是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的國(guó)際主流學(xué)術(shù)會(huì)議，國(guó)際圖形學(xué)學(xué)會(huì)（Computer Graphics Society, CGS）的旗艦會(huì)議，也是該領(lǐng)域歷史最悠久的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議。
CGI2024將于7月1日至7月5日在瑞士日內(nèi)瓦舉行。該會(huì)議是分享全球計(jì)算機(jī)圖形最新算法、模型和技術(shù)，探索相關(guān)主題新趨勢(shì)和新發(fā)展的頂尖學(xué)術(shù)論壇，足跡遍布?xì)W亞美非及大洋洲各地。
