6月5日，中国计算机学会（CCF）推荐的C类国际学术会议Computer Graphics International 2024（CGI2024）论文接收结果公布。我校计算机科学学院杨杨和孙梦两位本科生在学院张潇、杨波、朱剑林3位老师和武汉纺织大学黄晋老师指导下，分别以第一作者向CGI2024投稿的论文被录用，这是我校本科生首次以第一作者身份发表CCF推荐国际学术会议论文。
杨杨同学的论文题为An Improved YOLOv8-Based Rice Pest and Disease Detection。他的研究工作关注现阶段的基于深度学习的方法对农作物病虫害检测存在检测精度低、速度慢、部署困难且漏检率高的问题，提出了一种改进的病虫害检测模型 YOLOv8-HSFPN。图1为该模型在水稻病虫害上的识别结果；图2为基于该模型设计并开发的基于Web端的农田病虫害检测系统，方便相关人员通过网络便捷、实时进行农田病虫害识别和监测。
图 1 本模型的识别结果。 朱剑林供图
图 2 农田病虫害检测系统。 朱剑林供图
孙梦同学的论文题目为Pedestrian Detection in Foggy Weather Through YOLOv8 based on FEAttention。她的研究工作主要关注在雾霾天气下难以准确识别、定位到行人，甚至会出现漏检、错检等问题，提出了一种基于 YOLOv8算法的改进模型 CDW-YOLOv8。该模型的结构框图如图3所示。为了提高模型检测的准确度和为相关研究提供更多优质数据集，她自制了一个公开的中等规模雾天行人检测专用的Foggy Pedestrian 数据集，包含多种复杂雾天情况下的行人图像，如图4所示。
图3 CDW-YOLOv8网络结构框图。 朱剑林供图
图4 Foggy-Pedestrian数据集部分数据。朱剑林供图
CGI是计算机图形学与虚拟现实领域的国际主流学术会议，是国际图形学学会（Computer Graphics Society, CGS）的旗舰会议，也是该领域历史最悠久的国际学术会议。CGI2024将于7月1日至5日在瑞士日内瓦举行。此次会议是分享全球计算机图形最新算法、模型和技术，探索相关主题新趋势和新发展的顶尖学术论坛。
