6月13日下午，郭青博士应信息学院邀请，作了题为《Robust VisIntel: A Road Towards Robust Visual Intelligence》的讲座。孙水发教授主持本次讲座，信息学院院长王奔教授、多位老师、学院研究生和本科生参加了这场讲座。

郭博士首先提到，随着深度学习技术的快速发展，智能视觉任务如视觉识别、对象检测、跟踪和分割等已被广泛应用于各种智能系统，例如智能手机、自动驾驶汽车和智能工厂。尽管这些方法已经接近人类水平的性能，但它们通常是在预先收集的训练和测试数据集上开发的。然而，在现实世界中很难得出与数据集相同的结论，因为这些数据集无法涵盖复杂和动态的退化情况，即使它们是大规模的。此外，由于数据集的限制，对视觉智能方法的鲁棒性和安全性缺乏广泛的评估和研究。

在面对这些挑战的情况下，郭博士谈到他的研究目标分为以下四个方面。首先是针对多样化场景收集的自然退化感知基准测试，旨在评估智能模型对不同场景下的退化情况的鲁棒性。其次是针对困难场景合成的自然退化感知对抗攻击，通过模拟真实世界中的困难场景，评估智能模型在面对恶意攻击时的鲁棒性。第三个方面是面向任务的数据恢复，通过数据恢复技术来增强智能模型的鲁棒性，而无需重新训练模型。最后，针对故障集合的模型更新用于深度神经网络的修复，旨在提出一种方法来修复深度神经网络中的故障，从而提升模型的性能。

在每个方面中，郭博士都介绍了近年来的研究内容，并分享了相应的研究成果。这些研究内容包括收集多样化场景的数据集，并设计相应的评估指标来评估模型的鲁棒性；利用对抗攻击技术生成具有自然退化感知的困难场景，从而揭示模型在面对攻击时的脆弱性；研究如何通过数据恢复技术来增强模型的鲁棒性，包括去除噪声、修复图像缺失等；以及提出一种针对深度神经网络的模型更新方法，用于修复模型中的故障并提升其性能。这些研究成果对于提升智能模型的鲁棒性具有重要的意义，为解决实际应用中的挑战提供了有力的支持。

最后，郭博士的讲座内容引起了与会的教授和研究生们的广泛兴趣和激烈讨论。他耐心解答了大家在研究方向上的困惑，并提供了新的思路和方法。此外，郭博士还分享了关于未来最新研究方向的观点，为大家开拓了新的视野。他鼓励大家在这个充满机遇的时代中积极投身于科研工作，并抓住机会为领域的进一步发展做出贡献。郭博士的讲座给大家带来了宝贵的启示和动力，激发了大家对科研的热情，相信大家会更加积极地融入到创新和探索的道路中去。

（文/叶列立 图/叶列立 丁志鹏）

人物简介：

郭青博士现为新加坡科技研究局（A*STAR）前沿人工智能研究中心（CFAR）研究员，独立PI。2019年加入新加坡南洋理工大学聘为博士后研究员，并于2020年获聘为瓦伦堡-NTU校长博士后（全球近千人选5人）, 2018年获得ICME最佳铂金论文奖，2020年得 ACM（天津）优秀博士论文，2022年获得AI Singapore 全球可信媒体战赛第三名，2022年获得ECCVAROWworkshop最佳论文奖。主要从事计算机视觉及人工智能安全相关方向的研究包括面向视频目标跟踪的对抗样本攻击与防御，基于视觉复原的智能模型鲁棒性提升等，以第一作者及通讯作者在ICML, NeurIPS,CVPR, ICCV, ECCV, IJCV,TIP, TIFS等TOP会议及期刊上发表论文30余篇。目前是TPAMI, IJCV, TIP, TIFS,NeurIPS, ICML,CVPR, ICCV, ECCV 等TOP期刊与会议审稿人，中国图象图象学会遥感图像专业委员会委员，AAAI 2023 Senior PC，VALSE 2023 执行AC，捷克自然科学基金评审专家，IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) 2024, Resilient and Safe AI 方向联合主席。