6月5日，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的C類國際學(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推薦國際學(xué)術(shù)會(huì)議論文,。

楊楊同學(xué)的論文題為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)的方法對農(nóng)作物病蟲害檢測存在檢測精度低、速度慢,、部署困難且漏檢率高的問題,，提出了一種改進(jìn)的病蟲害檢測模型 YOLOv8-HSFPN。圖1為該模型在水稻病蟲害上的識別結(jié)果,；圖2為基于該模型設(shè)計(jì)并開發(fā)的基于Web端的農(nóng)田病蟲害檢測系統(tǒng),，方便相關(guān)人員通過網(wǎng)絡(luò)便捷、實(shí)時(shí)進(jìn)行農(nóng)田病蟲害識別和監(jiān)測,。

圖 1 本模型的識別結(jié)果,。 朱劍林供圖

圖 2 農(nóng)田病蟲害檢測系統(tǒng)。  朱劍林供圖

孫夢同學(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)確識別,、定位到行人，甚至?xí)霈F(xiàn)漏檢,、錯(cuò)檢等問題,，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,，她自制了一個(gè)公開的中等規(guī)模霧天行人檢測專用的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。 朱劍林供圖

圖4 Foggy-Pedestrian數(shù)據(jù)集部分?jǐn)?shù)據(jù),。朱劍林供圖

CGI是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的國際主流學(xué)術(shù)會(huì)議,，是國際圖形學(xué)學(xué)會(huì)（Computer Graphics Society, CGS）的旗艦會(huì)議，也是該領(lǐng)域歷史最悠久的國際學(xué)術(shù)會(huì)議,。CGI2024將于7月1日至5日在瑞士日內(nèi)瓦舉行,。此次會(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)主題新趨勢和新發(fā)展的頂尖學(xué)術(shù)論壇,。