近日，我院计算机视觉与智能感知实验室主任何祥健教授的通讯作者文章“Pixels, Regions, and Objects: Multiple Enhancement for Salient Object Detection”被CVPR接收，该文章与大连理工大学王袆、樊鑫，新西兰梅西大学Ruili Wang等合作完成。文章提出了一种灵活的多尺度特征增强模块（ME-Module），通过空洞空间金字塔池化和全局-局部注意力机制逐步聚合和增强特征。解决了大多数显着目标检测（SOD）方法通过从像素的角度解释图像并使用简单的端到端训练方法来学习显着特征，导致复杂场景中目标的边界不完整和模糊的问题。

人类80%的感知来自于视觉。本文正是基于人类视觉系统的内容完整性和迭代细化机制的新型多重增强网络(MENet)。利用该系统检测可将误差比之前的最佳模型降低2-10%，能够有效提高检测完整性和精度。

CVPR即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，是世界头号顶级的计算机视觉会议。本届会议整体的接收率为25.78%。在谷歌2022学术影响力榜单中，CVPR位居第四，仅次于Nature、The New England Journal of Medicine (NEJM)、Science世界三大顶刊。在中国计算机学会推荐的国际期刊和会议中，CVPR也是人工智能领域的A类会议。

何祥健教授深耕计算机视觉、机器学习、数据分析和模式识别领域，取得了一系列重要的科研成果。按谷歌收录统计，至今发表的论文已被引用9931次，发表的文章出版物包括ESI 高被引论文，IEEE TPAMI、ACM Computing Surveys等本领域的顶级期刊，CVPR、AAAI、ACL、ECCV、ACM MM等本领域的顶尖学术会议。正是深钻细研、实干奋进的科研精神，使得他在个人研究领域取得了丰富的科研成果，入围了2022年美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”榜单。依托宁波诺丁汉大学的智库科研资源、英国诺丁汉大学的优势资源，何祥健教授牵头建设成立了“计算机视觉和智能感知实验室” (Computer Vision and Intelligent Perception Laboratory, CVIP)，建立培养核心科研团队，已聚集11人的优秀中青年骨干教师和33名博士研究生，不断拓宽延伸研究领域。