拉斯维加斯手机娱乐网站 优秀博士学位论文奖旨在推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长。

为宣传科技工作者积极进取的工作精神，聚焦获奖人背后的故事，学会近日对荣获2021年度CSIG优秀博士学位论文奖的获奖者汪翔进行了专访，以对话的形式，为读者们提供一次了解他的机会。

下面就跟着我们的脚步，走近今天的受访者吧。

问题一：首先非常感谢您接受我们的采访，请先向大家介绍一下自己：

大家好，我是汪翔，2019年7月博士毕业于清华大学电子工程系，现在腾讯任职高级算法研究员。博士期间研究方向主要为图像分割及弱监督学习。累计发表IJCV/TIP/PR/CVPR等期刊和会议论文19篇，担任TIP/CVPR/ICCV/ECCV/ICML等期刊和会议的审稿人。博士学位论文《基于同物性学习的复杂场景图像分割研究》获得2021年度CSIG优秀博士学位论文奖。曾获得国家奖学金、北京市优秀毕业生等奖项。

问题二：下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况： 

图像分割是计算机视觉的基础研究问题之一，可以理解为是一个像素聚簇问题和一个分类问题，即哪些像素是属于同一个物体的，这个物体是属于哪个类别。而前者则是图像分割面临的核心问题。论文提出了一种同物性学习方法，即学习哪些像素或区域属于同一个物体。在单图内，我们提出了一种基于空间结构的区域同物性学习方法，解决了传统方法缺乏物体整体性表达的问题。在此基础上，我们还可以通过多张图像之间的信息，挖掘各类物体存在的共同特征，从而能获得更好的物体表达。论文提出的方法在显著性物体分割任务上，对现有方法实现3%-40% 的提升，在多个国际标准评测集上达到国际领先水平。在语义分割任务上，论文提出的方法在仅使用图像类别标签作为监督的情况下，实现了同样网络架构下基于全监督学习方法性能的91%，极大地拓展了语义分割的实际应用。

问题三：请问您在科研过程中，有没有什么好的方法可以推荐给大家？

阅读最新的科研论文，首先对自己子方向要关注最新的顶会和arXiv研究论文，知道当前的研究方法和水平，其次对于其他方向的重要论文也要及时跟进，从中也许能学到很多可以借鉴的方法。

多和导师和实验室同学讨论，能够碰撞出不同的火花。

方向对了，不怕路途崎岖，实验过程中可能会遇到很多次失败，但是不要气馁，多从失败中总结经验，坚持就是胜利。

问题四：在您论文筹备过程中遇到的最大的挑战是什么？是怎样克服的呢？

最大的挑战在于如何提出新的idea。解决方法主要是进行大量的文献调研，清楚该领域采用的主要方法和存在的问题，而论文中有时候对当前方法存在的问题描述都比较少，一般还需要运行作者的源码，从代码和结果里可以了解到更多。其次也可以在自己之前的研究基础上，进行扩展或升级，解决更复杂的问题。

问题五：最后，有什么话想对自己的导师说呢？

感谢我的导师马惠敏老师对我的悉心指导。学术上，马老师以严谨的科研作风，前瞻的科研思想，教导我如何做好科研。马老师一直教导我们，学术上一定要有坚持，要做真正有价值有质量的研究工作。此外，在每一次的论文投稿、开题、答辩过程中，马老师都会认真耐心地帮我指导和修改，使得我博士期间整体都比较顺利。在生活中，马老师也是对同学们关怀备至，教会我们很多为人处世的道理，受益匪浅。同时，良好的实验室氛围，也会是我终生难忘的记忆。

感谢在加州大学默塞德分校访学期间，Ming-Hsuan Yang老师的指导，他扎实、严谨、高效的科研作风对我产生了很大的影响，对我的研究工作给予了很多的帮助，从中我学到了很多宝贵的科研经验。