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2021年底 ， 武汉大学青年教师叶茫成功申报国家自然科学基金优秀青年基金（海外） 。 此时 ， 距离他入职武汉大学刚一年 。
2020年12月 ， 他带着计算机视觉领域诸多最新成果“回到”武汉大学任教 。
在复杂受限场景下的多媒体检索领域 ， 叶茫是佼佼者 。
他以第一/通讯作者发表CCF-A类论文20余篇 ， 包括TPAMI ， CVPR ， ICCV等 ， 6篇ESI高被引 ， 7篇第一作者文章谷歌学术引用过百 ， 总引用2600余次 。
突出的学术表现 ， 让武汉大学直接将其聘任为计算机学院正教授、博士生导师 ， 那时 ， 他才29岁 。
入职后 ， 叶茫表现出惊人的“学术加速度” 。
他在CCF-A类人工智能顶级期刊TPAMI再次发表论文 ， 主持国家自然科学基金面上项目、湖北省重点研发计划等众多项目 ， 入选中国科协青年人才托举工程 。
“三十而立 ， 刚过30岁的我还可以在珞珈山再奋斗30年 ， 做好科研、带好学生！”1月29日 ， 叶茫遥想未来 ， 坚定地说 。
让计算机和人眼一样“看”世界
计算机能否像人眼一样“看”世界 ， 感知物体大小、明暗、颜色、动静 ， 从图像、视频中挖掘出有意义的信息进行理解和思考？
这正是叶茫从事的计算机视觉研究关注的核心问题 。
近年来 ， 计算机视觉技术应用爆炸性增长 ， 但除了智能视频安防、指纹识别、车牌识别、人脸识别等技术外 ， 真正大规模成熟的应用并不多见 。 究其原因 ， 是深度学习模型通用能力仍有局限性 ， 需要“投喂”大量样本数据供计算机深度学习 。
然而 ， 样本采集和标注成本颇高 ， 很多场景样本也难以获得 ， 因此更加局限了通用能力 。 此外 ， 深度学习带来的“算法黑箱”也是较难逾越的技术障碍 。
关山难越从头越 。
面对这些问题 ， 叶茫反而十分激动 。 “每次能推动一些问题解决 ， 我内心都有一种难以言表的学术满足感 。 ”他说 ， 真实世界是多样的 ， 单纯利用图像或视频很难解决复杂的任务 。 因此 ， 他更关注图像、文本、视频、语音的结合分析应用 ， 以此增强对多媒体内容认知和推理的能力 ， 提升人工智能模型在多媒体分析应用中的通用性和安全性 。
监控目标检索流程示例 。
他解释说 ， 例如 ， 当需要从监控视频中找到一个特定人时 ， 即使没有他的图像 ， 人们也可以根据目击者的描述 ， 利用文本和图像跨模态的匹配找到检索目标 ， 提升算法适用范围 。 有时 ， 找到与目标比较类似的图像 ， 就可以在这一图像的基础上增加“更高一点”“更瘦一点”诸如此类的文本修饰 ， 进一步提升目标检索的准确性等 。 在安全性方面 ， 也可以通过分布式机器学习方法 ， 强化训练数据和模型隐私泄露的攻防应对等 ， 保证人工智能系统的安全性 。
选择自己所爱 ， 才能持续钻研
在计算机视觉领域大展拳脚的叶茫 ， 其实并非完全意义上的计算机科班出身 。
2009年 ， 叶茫考入武汉大学电子信息学院 。 大四时 ， 他主动放弃保研机会 ， 考研进入计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心 。
“选择非常重要 ， 只有真正喜欢的方向才能持续钻研 。 ”他说 。
专业基础差是叶茫首先要面对的难题 。 刚进实验室 ， 他经常问导师很多“愚蠢”的基础问题 ， 还曾一度以为自己会被“赶”出项目组 。
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