近日，知名国际学术期刊《pattern recognition》（中科院SCI二区TOP期刊）刊发了以雷竞技(中国)官方网站为第一单位，我校计算机与控制工程学院2018级计算机科学与技术（人工智能）创新班的本科生陈顺兴为第一作者，肖国宝教授为通讯作者在图像特征匹配领域的最新成果《CSDA-Net: Seeking Reliable Correspondences by Channel-Spatial Difference Augment Network》。另外，知名国际学术期刊《Geoscience and Remote Sensing Letters》 (中科院SCI二区期刊)刊发了以雷竞技(中国)官方网站为第一单位,计算机与控制工程学院2018级计算机科学与技术(人工智能)创新班的本科生郑伟为第一作者,肖国宝教授为通讯作者在图像特征匹配的最新成果:《 Learning Two-view Correspondences and Geometry Using Neighbor-Aware Network》 。
《CSDA-Net: Seeking Reliable Correspondences by Channel-Spatial Difference Augment Network》成果提出了一个 Channel-Spatial差异增强网络（CSDA-Net），通过从空间和通道方面选择性地聚合信息，寻求特征匹配的可靠对应。具体来说，将空间和通道注意力机制引入，构建一个简单而有效的块，用于有区别地提取全局上下文信息。通过进一步利用空间和通道注意机制与不同的挤压操作，以收集更全面的上下文信息，提出的CSDA-Net能够实现获得特征匹配具有强代表能力的特征图。
《 Learning Two-view Correspondences and Geometry Using Neighbor-Aware Network》成果提出了一种邻居感知网络(NA-Net)，为收集丰富的局部信息，该论文提出了一种简单有效的方法，其原理是建立一个局部邻域结构用于假定对应关系，提取和聚合邻域上下文。具体来说，论文中设计了一个具有创新性的归一化层，并在此基础上构建了子网，通过在局部邻域中引入竞争机制来增强特征的表达能力。最后，提出了一个基于学习的网络，通过提取邻域上下文和全局上下文来提高识别异常值的性能。
截至目前，计算机与控制工程学院2018级人工智能创新班已有4位同学在国际知名学术期刊发表论文。长期以来，计控学院高度重视学生科技创新能力的培养，为本科生配备“专业导师”，并通过科研辅导、赛事指导等一整套学业学术支撑保障体系，鼓励和支持学生参与相关教师的课题研究，让学生在切实感受科研魅力的同时，增强科研能力。