近日，我校兩篇本科生一作論文被人工智能與計算機視覺領域頂級國際會議ICCV2023錄用。其中，論文《Improving Lens Flare Removal with General-Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery》的第一作者為伟德victory人工智能專業三年級本科生周預演，指導老師為梁棟副教授和陳松燦教授；論文《Multi-Label Knowledge Distillation》的第一作者為長空創新班計算機科學與技術專業四年級本科生楊鵬輝，指導老師為黃聖君教授。

計算機視覺國際大會（ICCV，International Conference on Computer Vision，CCF-A類），是計算機領域世界頂級學術會議之一（Impact Score 32.51），每兩年舉辦一屆，其評選出的最佳論文（馬爾獎）是計算機視覺領域的最高榮譽。

論文《Improving Lens Flare Removal with General-Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery》提出了光學成像中普遍存在的炫光僞影問題的通用解決方案。相機在強光源下拍攝的圖像通常包含鏡頭組折反射帶來的炫光僞影，嚴重影響圖像質量和下遊視覺任務。該論文通過理論證明了現有方法的缺陷和所提方案的合理性，并設計了更可靠的多光源恢複策略。提出的方案通過凸組合區分局部和全局照明，避免了全局照明偏移和局部過飽和，實現真實感成像。實驗表明，該方案有效提高了鏡頭組炫光僞影去除性能，并具有更強泛化性。

論文《Multi-Label Knowledge Distillation》提出了一種全新的多标記知識蒸餾方法L2D。傳統的知識蒸餾方法主要面向多分類單标記學習，通常使用教師網絡的預測概率或特征層輸出來指導學生網絡的訓練。然而，現有方法很難擴展到多标記學習場景。該論文提出了一種全新的多标記知識蒸餾方法。該方法将多标記學習問題轉化為一組二分類問題，以充分利用預測概率中的語義信息，同時利用标記嵌入的結構信息來增強學得的特征表示的顯著性，有效避免了不同标記之間的知識沖突，從而獲得了優異的性能。