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银河官网研究生叶春锦(2022级)、吴中其(2023级)的研究成果被CCF A类国际会议IJCAI 2024录用

yh533388银河/新闻通知2024-04-18 10:15:00来源:yh533388银河评论:0点击:收藏本文

2024年国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI)录用结果2024417日公布。IJCAI是人工智能领域中最主要的学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议之一。银河官网研究生叶春锦(2022级)、吴中其(2023级)的两篇研究成果IJCAI 2024会议录用。

2022级研究生叶春锦在李景聪副教授、王斐副研究员和潘家辉教授的共同指导下,发表研究成果《A Density-driven Iterative Prototype Optimization for Transductive Few-shot Learning,其主要贡献包括:

1、针对小样本学习,探索了样本密度与样本质量之间的关系,并引入了一种新颖的原型校正视角,即沿着样本密度上升的方向改进原型质量。

2、提出了一种相似性评估策略,以有效捕捉类内多样性,从而评估已标记样本与未标记样本之间的信息差距。此外,还提出了一种密度驱动策略,以在密度增长的方向上迭代完善原型。

3、提出的方法在四个基准数据集(包括mini-ImageNettierered-ImageNetCUBCIFAR-FS)以及多种实验设置下,可以达到甚至超过最先进水平的性能。

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1 密度驱动策略

2023级研究生吴中其陈炳志特聘研究员的指导下,发表研究成果《Enhancing Cross-Modal Retrieval via Visual-Textual Prompt Hashing,其主要贡献包括:

1、首次尝试将视觉和文本的提示学习整合到跨模态哈希领域,借助视觉对齐提示(VAP)和文本对齐提示(TAP)机制,以及大规模视觉-语言模型的语义推理能力,显著提升模拟文本特征的上下文感知和语义表达能力。

2、提出了一种亲和自适应的对比学习模块,通过有效建模和弥合模拟文本和真实文本之间的语义差距,动态校准视觉和文本模态之间的语义交互。

3、该论文所提出的方法在三个基准数据集(包括MIRFLICKR-25KNUS-WIDEMS-COCO)以及多种实验设置下,都能超过当前SOTA的性能。

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2 VTPH方法概览

国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI)是人工智能领域顶级的国际学术会议之一。在中国计算机学会 (CCF) 的国际学术会议排名中,IJCAI被认定为A类会议。1969年的第一届IJCAI会议至今,已经成功举办了32届,会议最初为两年一届,自2016年起改为每年召开。第33IJCAI会议将于202483-9日在韩国济州岛举行。

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撰稿:潘家辉


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