2022年10月30日，伟徳国际官网登录入口青年科技協會舉辦了第十二期活動，本次邀請到中國科學院大學葉齊祥教授，以“基于自動特征匹配的視覺目标檢測”為題開展學術報告。計算機學院王巍副院長出席本次報告會并緻歡迎辭，學院青年科協成員張立國老師主持了本次會議。來自伟徳国际官网登录入口計算機學院、智能學院、信通學院，以及中國科學院、北京工業大學、中國礦業大學等校内外單位的70多名師生參加了本次活動。
葉齊祥，中國科學院大學長聘教授，盧嘉錫青年人才獎獲得者，中國科學院優秀博士生導師，主要進行視覺特征表示學習與目标感知技術研究，在IEEE CVPR, ICCV, NeurIPS, AAAI、ECCV等頂級會議與T-PAMI, TNNLS, TIP, T-ITS, PR等期刊發表論文100餘篇，H-Index為48，Google引用8000次，多篇論文為ESI高被引論文。葉老師多次承擔國家自然基金面上、重點項目，開發的高精度目标感知方法支撐了華為、航天科工/科技等單位的應用系統，曾獲ICCV2017、 CVPR2019、高分辨率對地觀測重大專項遙感目标解譯競賽冠軍、中國電子學會自然科學一等獎（第一完成人），培養多名博士生并獲中科院院長獎、百篇優秀博士論文、博士後創新人才計劃支持等，擔任CVPR2023 領域主席、國際期刊IEEE T-ITS，IEEE T-CSVT編委。
葉齊祥教授從問題的起源、解決思路與方法，以及取得的效果等角度全面、細緻地介紹了Learning-to-Match方法實現目标與錨點/特征的自由匹配所開展的研究工作。
在視覺目标檢測領域，基于傳統CNN的目标檢測器在訓練過程中往往依賴IoU來評估檢測效果。而“大的IoU并不意味着好的特征”。葉老師提出的Learning-to-Match方法通過極大似然估計進行建模，設計一個即插即用的錨點/特征匹配損失函數，進而優化損失函數驅動目标發現最佳的特征匹配。Learning-to-Match适用于帶錨框(anchor-based)或者無錨框(anchor—free)目标檢測器，并在其基礎上發展起來的一系列目标檢測器（FreeAnchor-NeurIPS2019-TPAMI2021、ATSS-CVPR2020、MAL-CVPR2020、AutoAssign、PAA-ECCV2020、OTA2-CVPR2021）将COCO上的目标檢測性能提升了5%，而不增加任何推理代價。近期的研究中，又把特征匹配提升到預訓練模型匹配，保持了公共測試集合上目标檢測性能的領先及小樣本目标檢測的優越性能。相關工作得到了學術界的廣泛認可，并在此基礎上衍生出很多擴展性的工作。
最後，葉教授就圖像局部反光、遮擋、模型收斂速度優化可能方向等問題與參會師生進行了熱烈讨論和交流。