近日，国际顶级学术刊物《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）接收了我院人工智研究所的最新研究成果“PCL: Proposal Cluster Learning for Weakly Supervised Object Detection”。IEEE TPAMI是人工智能领域最顶级的国际期刊，其影响因子为 9.455。

该论文提出了一种基于弱监督学习的物体检测网络，简称为PCL，克服了之前弱监督目标检测方法中只能检测到物体局部的问题。弱监督物体检测是当前计算机视觉领域的热点问题，其目的在于在给定图像分类的监督情况下，自动学习得到一个物体检测器，能够显著减少人工智能任务中的人工标记工作量。论文在深度神经网络的设计上做出了一系列创新，如：在深度网络中进行物体候选特征聚类、两层多示例学习、伪监督训练等，且这些新设计的模块在整个网络可以进行端到端优化。目前在权威的弱监督物体检数据集（如：PASCAL VOC、COCO）上，该论文所提出的深度网络都取得了业内最高的精度。

该工作是我院博士生唐芃和和导师刘文予教授、白翔教授、王兴刚副教授（通讯作者）联合美国约翰斯·霍普金斯大学Alan Yuille等教授等完成。目前论文可以在https://arxiv.org/abs/1807.03342下载，对应代码已全部开源：https://github.com/ppengtang/oicr/tree/pcl/。

为大力促进人工智能方向的科学研究和人才培养工作，2021白菜优惠活动网站大全今年成立人工智能研究所，进一步整合资源，凝练方向，做好发展规划，加强团队建设。今年2021白菜优惠活动网站大全在人工智能领域尤其是计算机视觉方向研究成果丰硕，2018年度已在TPAMI上录用三篇长文，第一作者均为本院博士生。其中博士生石葆光和柏松已经获得了博士学位，如今分别在微软西雅图研究院和牛津大学继续开展人工智能研究。研究生在人工智能最高水平期刊PAMI上不断发表论文，也标志着人工智能研究所在人才培养质量方面取得了实质的突破。