6月12日，先进视觉研究所成功举办第八期学术沙龙。本次活动由胡瑞敏教授团队承办，特邀廖良教授担任主讲嘉宾，围绕“视觉数据压缩与质量评价”这一课题展开深入讨论，所内师生积极参与此项活动。

随着智能视觉技术的快速发展，复杂开放场景下因光照变化、设备差异等因素导致的低质量视觉数据问题日益突出，成为制约行业发展的关键技术瓶颈。

针对这一挑战，廖良教授在报告中分享了其团队在该领域的多项前沿研究成果。在图像增强方面，廖良教授介绍了他们提出的一种语义协同优化的数据增强方法。该方法通过深度神经网络挖掘图像内部语义关联关系，从而显著提升了复杂环境下图像内容的理解与识别准确性。在数据压缩领域，团队开发了一种基于跨预案冗余优化的压缩技术。通过对编码预案中的冗余信息进行深度分析与建模，有效降低了极低码率传输条件下的图像与视频质量损失。

目前，该项技术已在日本某金融集团的物流评估系统中实现落地应用，展现出良好的工程价值。此外，廖良教授还重点介绍了一个融合心理学、认知科学与计算机视觉等多学科知识构建的数据质量评价体系。该体系充分考虑人眼视觉感知特性，突破传统客观评价指标的局限，使质量评估更加贴合人类实际感知需求。

除了上述研究成果，廖良教授还分享了其在视觉语言模型方向的最新研究进展，为与会师生带来了全新的科研视角和启发。

报告结束后，与会师生就“视觉数据压缩与质量评价”的技术难点与未来趋势展开了热烈讨论，廖良教授一一解答，现场思维火花四溅，学术氛围浓厚。此次沙龙不仅分享了前沿技术，更为智能视觉领域的创新发展注入新动能。（通讯员：段晓迪）