近日，计算机科学技术学院师生牵头完成的论文荣获 2019 年度 IEEE International Conference on Multimedia and Expo（ICME）国际会议最佳论文奖。ICME 是 IEEE 在多媒体领域的旗舰年会，轮流由美洲、欧洲、亚洲城市主办。2019 年度 ICME 主办地为中国上海，投稿量破历史记录地达到 1002 篇，录用率为 31%。经过多次严格评选，最终仅两篇论文获得最佳论文奖。论文第一作者郝昱为计算机科学技术学院硕士研究生，导师姜育刚教授为通讯作者，合作者包括大数据学院付彦伟老师和华为公司诺亚方舟实验室首席科学家田奇教授。
该获奖论文提出了一种自动检测图像中物体位置的新算法，题目为《An End-to-End Architecture for Class-Incremental Object Detection with Knowledge Distillation》。近年来，面向物体检测的人工智能算法迅速发展。然而，绝大多数物体检测算法在模型训练之后，其可检测的物体种类就被固定下来，无法像人类一样自然地学习越来越多的物体类别。若需添加新类别，则需要使用所有新旧类别的数据对算法进行重新训练，十分费时费力。为了应对这一挑战，该论文提出了一种端到端的解决方案，借助知识蒸馏等手段，可以在仅使用新类别数据的情况下动态更新模型。该方法对新旧类别的物体均有较好的检测能力，且在很大程度上克服了更新过程中经常出现的 “学新忘旧” 的问题，具有很强的实用性。
撰稿：姜育刚
