本网讯  近日，港澳宝奥苹果手机电子与信息工程学院2022级钱雨(第一作者)，在校外兼职硕士生导师安徽新华学院王琦进教授(通讯作者)的指导下，在国际期刊《Pattern Recognition》（影响因子IF=7.5，中科院计算机科学1区TOP期刊）在线发表题为“Apply prior feature integration to sparse object detectors”的研究论文，港澳宝奥苹果手机为第一完成单位。该论文的发表是我院在人工智能领域的工作成效体现，也是与安徽新华学院联合培养硕士研究生的成果表现。

该论文研究了稀疏目标检测中高斯噪声框的去噪过程。针对噪声框在特征金字塔中低效匹配和全局特征难以捕获的问题，科研人员提出了Prior Sparse R-CNN目标检测器。该算法设计了一种聚合编码器，通过扩展残差块和特征聚合来解决目标尺度问题，并在单特征图下提高效率。此外，该算法还引入了区域生成网络（Region Generation Network，RGN），通过额外的训练生成特征图的先验预测结果。噪声框能够与这些先验预测结果匹配，从而有效提高训练精度。与原有方法相比，Prior Sparse R-CNN的AP提升了1.5，同时训练周期仅需原来的3/5。

论文链接为：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.111103

期刊介绍：《Pattern Recognition》是爱斯维尔（Elsevier）旗下模式识别与人工智能领域公认的国际权威学术期刊，具有广泛的影响力和极高的认可度。期刊对研究的原创性、新颖性和科学性等有着极为严格的要求。（文/图：王琦进、朱培灵；一审：杨玲；二审：杨亚龙；三审：孙长城）