牛！他29岁便任武汉大学教授、博导！

　　2021年底，武汉大学青年教师叶茫成功申报国家自然科学基金优秀青年基金（海外）。此时，距离他入职武汉大学刚一年。

　　他以第一/通讯作者发表CCF-A类论文20余篇，包括TPAMI，CVPR，ICCV等，6篇ESI高被引，7篇第一作者文章谷歌学术引用过百，总引用2600余次。

　　他在CCF-A类人工智能期刊TPAMI再次发表论文，主持国家自然科学基金面上项目、湖北省重点研发计划等众多项目，入选中国科协青年人才托举工程。

　　“三十而立，刚过30岁的我还可以在珞珈山再奋斗30年，做好科研、带好学生！”1月29日，叶茫遥想未来，坚定地说。

　　计算机能否像人眼一样“看”世界，感知物体大小、明暗、颜色、动静，从图像、视频中挖掘出有意义的信息进行理解和思考？

　　近年来，计算机视觉技术应用爆炸性增长，但除了智能视频安防、指纹识别、车牌识别、人脸识别等技术外，真正大规模成熟的应用并不多见。究其原因，是深度学习模型通用能力仍有局限性，需要“投喂”大量样本数据供计算机深度学习。

　　然而，样本采集和标注成本颇高，很多场景样本也难以获得，因此更加局限了通用能力。此外，深度学习带来的“算法黑箱”也是较难逾越的技术障碍。

　　面对这些问题，叶茫反而十分激动。“每次能推动一些问题解决，我内心都有一种难以言表的学术满足感。”他说，真实世界是多样的，单纯利用图像或视频很难解决复杂的任务。因此，他更关注图像、文本、视频、语音的结合分析应用，以此增强对多媒体内容认知和推理的能力，提升人工智能模型在多媒体分析应用中的通用性和安全性。

　　他解释说，例如，当需要从监控视频中找到一个特定人时，即使没有他的图像，人们也可以根据目击者的描述，利用文本和图像跨模态的匹配找到检索目标，提升算法适用范围。有时，找到与目标比较类似的图像，就可以在这一图像的基础上增加“更高一点”“更瘦一点”诸如此类的文本修饰，进一步提升目标检索的准确性等。在安全性方面，也可以通过分布式机器学习方法，强化训练数据和模型隐私泄露的攻防应对等，保证人工智能系统的安全性。

　　2009年，叶茫考入武汉大学电子信息学院。大四时，他主动放弃保研机会，考研进入计算机学院国家多媒体软件工程技术研究中心。

　　专业基础差是叶茫首先要面对的难题。刚进实验室，他经常问导师很多“愚蠢”的基础问题，还曾一度以为自己会被“赶”出项目组。

　　带着“拖油瓶”的压力，叶茫硕士期间投稿的第一篇论文投了多次都没有中。他记得，当时导师鼓励他说，要想变得出众，就要比别人付出更多努力。

　　2016年硕士毕业时，他已有4篇论文被多媒体会议、期刊录用，成为当时实验室里第一位以硕士身份发表CCF-A类论文的学生。

　　每天，他都第一个到实验室，最后一个离开。虽然辛苦，但目标明确，更难得的是，他非常享受静下来做研究的感觉。

　　研究过程中，叶茫意识到，深度学习算法所依赖的大规模训练数据标注耗时费力。于是，他提出了新颖的“实例增广判别”的无监督特征学习思路，设计出一种快速归一化实例增广特征优化学习方法。大幅提升学习速度的同时，还能显著提高在细粒度图像检索任务中新测试类别的检索准确率。

　　相关成果被发表在人工智能期刊TPAMI，计算机视觉会议CVPR，得到图灵奖获得者Geoffrey Hinton、Yann Lecun及计算机视觉领域最有影响力学者何恺明等知名学者的引用和改进。

　　羽翼日渐丰满，他决定转身回“珈”创业。“在武汉大学汲取养分的7年，为我筑牢了学术根基。”叶茫说。

　　武汉大学唯才是举，鉴于叶茫优秀的学术表现，提前按照海外优青标准给予相应待遇，直接聘任教授四级岗位、授予博导资格，连续4年保证1-2个博士生招收指标，并为他提供充足的科研经费。

　　在计算机学院、国家多媒体工程技术研究中心、湖北珞珈实验室和人工智能研究院等平台的叠加支持下，叶茫迅速开展科研工作、建立科研团队，很快取得了多方面的学术收获。

　　高质量推进人才强校战略，是武汉大学近年来的坚持。该校、校长亲自抓人才工作，同人才交朋友，已形才至上、惜才爱才、尊才重才的人才生态，尊崇一流、尊重学术、尊重学者的文化氛围蔚然成风。

　　2021年9月，叶茫迎来自己第一批研究生。他不仅注重培养学生的学术能力，还非常重视学生创新能力培养，支持学生参加高质量国际比赛。

　　在2021年10月落幕的计算机视觉会议ICCV 2021多模态视频理解大赛中，叶茫带领团队学生陈朔怡、李贺和王同鑫在无人机特定目标检索赛道夺得冠军。

　　让学生在产业一线锤炼本领也是叶茫坚持的培养策略。他认为，计算机领域的研究成果绝不能“躺在纸上”。于是，他带领学生与海信集团合作开展图像文本相关性技术开发与研究，助力文本图像跨模态理解在智能家居领域的应用；与华为公司合作提升视频图像检索技术在城市安防中的应用；与绿盟科技合作开展隐私保护的联邦学习研究...…

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