三项大家第一！同济超过斯坦福、MIT等300余支团队，拿下“大满贯”
近日，在好意思国召开的2025年IEEE海外推断机视觉与方式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）上，备受恰当的超可见光谱感知挑战赛铁心揭晓：同济大学推断机科学与时期学院赵生捷教训团队在多模态视觉标的的3项中枢挑战中以充足上风荣膺大家第一，罢了“大满贯”。
CVPR是大家推断机视觉、方式识别及东谈主工智能边界最具泰斗性的顶级学术会议之一，与ICCV、ECCV并称“视觉三大顶会”，被学术界与产业界共同视为揣测商讨水平的“黄金顺序”，以至被称为推断机视觉边界的“学术奥林匹克”。
这次同济的参赛团队由赵生捷教训与汪昱助理教训和洽携带，博士商讨生饶季勇、刘宏丽及本科生钟航构成，在与来自斯坦福、MIT、谷歌商讨院等大家顶尖院校及科技企业的300余支精英团队的强烈角逐中脱颖而出，其科研恶果获大会官方特邀进行主会场讲述，充分彰显了中国高校在多模态智能感知边界的海外跳跃地位。
“热红外图像超远离率挑战赛”获奖文凭。
本次CVPR“热红外图像超远离率挑战赛”中，两大时期赛谈蛊惑了大家顶尖科研团队角逐。
其中，赛谈1聚焦低远离率红外图像的8倍超远离率重建，该任务濒临红外信号固有噪声搅扰、细节纹理丢失与结构信息无极等中枢挑战。赵生捷教训团队改造性地提议基于Swin Transformer的多阶段图像超远离率模子，通过多头绪、多粒度特征索要和跨圭臬特征重建打破了时期瓶颈。在竞赛中展现出权贵时期上风，最终以28.52PSNR（峰值信噪比）与0.847SSIM（结构一样性指数）的优异主见斩获赛谈冠军。
“热红外图像超远离率挑战赛”获奖文凭。
赛谈2聚焦以高远离率可见光图像为开辟，完成低远离率热图像的8倍与16倍超远离率重建。针对传统算法在热图像高频细节收复中存在的纹理无极、边际失真等痛点，赵生捷教训团队提议数据夹杂预检会+多圭臬监督的改造时期框架，最终罢了了SSIM的最优性能，斩获了该赛谈冠军。
“多模态航空视角图像分类挑战赛”获奖文凭。
在CVPR“多模态航空视角图像分类挑战赛”的合成孔径雷达图像分类赛谈中，赛事要求参赛者基于低远离率SAR图像完成主意见别任务，并允许借助光学图像（EO）与SAR的配对数据开展跨模态检会。针对SAR图像固有的低远离率、黑点噪声搅扰，以及传统法子难以灵验交融多模态信息的痛点，赵生捷教训团队提议“跨传感鲁棒识别网罗”，通过构建跨模态边界自符合框架罢了时期打破，最终荣膺该赛事冠军。
赵生捷教训团队耐久锚定多模态智能感知与视觉推理前沿边界，悉力于于构建东谈主工智能、大数据分析与推断机视觉时期的深度交融体系。团队聚焦顶点环境下的鲁棒感知、多模态数据语义辘集与智能方案系统等关键课题，在跨模态特征交融、复杂场景推理及恶劣条目下的感知算法优化等标的酿成系统性改造上风。其商讨永恒围绕“表面打破—时期落地—产业赋能”的闭环逻辑，在自动驾驶环境感知、遥感主意见别、视频辘集等边界蕴蓄了多项始创性恶果。