出访人员名单（含领队）

许瑞

出访国家（地区）

澳大利亚 墨尔本

实际

出访时间

2024年10月27日至 2024年11月2日

实际出访路线

福州长乐机场-北京首都机场-墨尔本机场

墨尔本机场-上海浦东机场-福州长乐机场

出访任务

参加ACM MM2024国际会议

出

访

成

果

报

告

2024年10月，我受邀前往澳大利亚墨尔本，参加了一年一度的 ACM MM（ACM International Conference   on Multimedia）国际会议。作为全球多媒体领域的顶级学术会议，ACM MM 涵盖了多模态数据分析、计算机视觉、虚拟现实、音频处理、自然语言处理、多模态学习与融合、AI应用等关键技术领域，为来自全球的学术界和工业界专家提供了一个推动创新与应用落地的高规格学术交流平台。2024年大会录用论文达到1149篇，展示了全球多媒体技术的最新研究进展，进一步推动了多媒体技术的全球化应用和学术创新。

在本次大会上，我汇报了团队的研究成果《MiNet: Weakly-Supervised Camouflaged Object Detection through   Mutual Interaction between Region and Edge Cues》（MiNet：基于区域与边缘线索相互交互的弱监督伪装目标检测）。我们针对弱监督伪装目标检测（WSCOD）中边界监督不足的问题，提出了一种新颖的相互交互网络（MiNet），以提升检测的准确性。MiNet 通过区域和边缘信息的相互强化，使检测系统能够更加有效地识别伪装目标，从而获得更精准的目标边界。我们设计了一个边缘线索优化网络，创新性地引入了区域感知引导模块（RGM），以区域特征优化边缘图，使边缘特征更加精确。此外，为克服伪装目标和背景的相似性，我们开发了边缘感知引导模块（EGM），将增强的边缘图作为引导，实现了多层次的边界细化。在报告过程中，我与参会的多位专家进行了深入交流，大家对 MiNet 的创新方法表现出浓厚兴趣，并给予了积极反馈。多位专家从不同角度对方法提出了具体改进建议，尤其在区域引导和边缘优化的交互机制上提供了新的思路，这些宝贵的意见将有助于我们进一步完善这一研究工作。

会议期间，我积极参与了多个主题的学术报告和专题研讨会，涵盖了目标检测、图像增强与复原、弱监督学习等我所关注的领域。我还与多位学者进行了深入交流，特别是那些在低光图像增强、伪装目标检测和弱监督学习领域拥有丰富经验的同行。通过聆听他们的见解，我对当前技术挑战有了更加广泛的理解，也探索出了潜在的合作机会。与会学者们在如何优化目标边界检测、增强图像细节等方面提出了富有启发的建议，为我后续的研究提供了新思路和灵感。这些国际前沿的学术交流，不仅深化了我对技术创新的理解，也为我的研究开辟了更多可能。

参加 ACM MM 2024 国际会议是我学术生涯中的一个重要里程碑。这次参会不仅让我有机会与全球的优秀学者面对面交流，还使我更加深入地了解了计算机视觉领域的最新进展。我在大会上展示了我们团队在弱监督伪装目标检测方面的研究成果，并获得了多位专家的深入反馈，这些交流拓展了我们的研究视角。同时，通过参与多场学术报告和研讨会，我拓宽了对低光图像增强、伪装目标检测、弱监督学习等技术难题的理解，发掘了未来的合作机会。此次学术交流使我对计算机视觉的发展趋势有了更清晰的认识，特别是在图像增强、复原和目标检测等前沿方向。这次参会不仅在学术交流方面收获颇丰，也带来了实质性的研究成果，为我的后续课题研究和学术发展奠定了坚实基础。我期待未来有机会与更多国内外同行展开合作，共同推动该研究领域的不断进步。

该团组已进行事后公示。　　　　　　　　　　　　（领队签字）

遵守外事纪律情况（含意见和建议等）：

严格遵守外事纪律。