中国图象图形学学会博士学位论文激励计划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，分享激励计划入选者的科研故事，学会近日对入选2023年度CSIG博士学位论文激励计划提名的入选者赵一凡进行了专访，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，我是赵一凡，北京大学博雅博士后，2021年11月博士毕业于北航计算机学院，主要研究多模态视觉理解与生成、物体细粒度解析识别。主持国自然青年基金、博士后面上项目各1项，发表TPAMI、CVPR、NeurIPS等CCF A类论文26篇，其中第一/共一作者A类论文13篇（包含3篇TPAMI、1篇ICCV Oral论文)，单篇最高引用299次。申请发明专利21项，授权15项；获ICCV2021杰出审稿人、CVPR2021会议FGVC8-iMET挑战赛冠军；曾获北航优秀博士学位论文、国家奖学金、深交所博士奖学金、北航优秀毕业生、北航研究生优秀学术论文等；成果应用于百度VR创作中心，被评价为“能够满足产品商业化需求”；应用于爱奇艺App，被评价为“相对于同类软件具有显著优势”，产品日活用户300万。

问题二：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？

我个人对于科研的初步体会是，知己知彼与独立思考。知己知彼是指熟悉领域的研究历程和最新的研究进展，以及该领域方法核心work的思路集中点，以及我们前期的技术积累对该问题的理解程度是否足够。独立思考是在上述研究基础上，学会提问和思考，仅仅顺着经典论文的思路，反而是容易陷入思维局限性和科研的陷阱。

问题三：请对您的论文进行简要介绍

我的博士论文主要研究细粒度物体理解，通过另辟蹊径地提出“局部关系学习”的技术路线，求解物体部件解析和物体精细识别等难点问题，主要创新点包括：

1）针对物体部件解析难题，建立了首个多类别物体部件基准与方法(ICCV-19)，实现了对局部关联机理的显式表达 (TPAMI-21)，突破了弱监督条件下的细粒度部件瓶颈(TPAMI-22)，完善并拓宽了部件解析的理论体系。

2）针对物体精细识别难题，探索了细粒度局部特征的高阶关联 (CVPR-21)，提出了Transformer架构的局部关联细粒度识别模型(TIP-21)，突破了小样本下的跨域迁移难题(TPAMI-23)与知识增量（《中国科学信息科学》），获细粒度识别竞赛CVPR2021-iMET冠军。

3）研制了细粒度物体理解系统，应用于百度VR创作中心，被评价为“能够满足产品商业化需求”；应用于爱奇艺App，被评价为“相对于同类软件具有显著优势”，日活用户300万。

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？

在科研过程中，第一篇学术论文往往是最艰难的过程。从论文的方法设计和公式推导到初稿撰写，李甲老师严格把关，流程推敲，字句斟酌，其中引言部分修改了20多个版本，前后打磨论文七八个月。宝剑锋从磨砺出，该论文最终也收获了顶刊审稿人们的认可。

问题五：获奖感言（/对导师说的话）：

感谢我的指导教师李甲老师，李老师对科研方向的前瞻把握和科研痛点的敏锐思考极大地启发了我的科研道路。李老师对于科研论文的高质量要求以及避免做机械性、重复性创新的观点深刻的影响了我个人以及课题组，在以后的科研道路上将牢记科研论文的责任感与使命感，争取为领域带来一些新的观点和思考。