我院刘华中研究员课题组论文被CCF A类国际顶级会议ACM MM录用并获海南大学首届研究生科技节学术汇报一等奖

近日，由海南大学计算机科学与技术学院副院长、人机物智能数据团队负责人刘华中研究员指导硕士研究生在国际顶级会议ACM International Conference on Multimedia（简称ACM MM）上发表最新研究论文，题目为“Holistic-CAM: Ultra-lucid and Sanity Preserving Visual Interpretation in Holistic Stage of CNNs”。 ACM MM是中国计算机学会推荐的A类顶级国际学术会议，在人工智能和多媒体技术领域享有极高的学术声誉。该论文的第一作者为计算机科学与技术学院2022级硕士生陈鹏旭，刘华中研究员及多模态数据分析与智能团队负责人丁继红研究员为文章第一、第二通讯作者。该论文针对卷积神经网络可解释性差，现存解释方法清晰度低、可信度差等问题，提出了首个适用于卷积神经网络全阶段的高清视觉解释方法。

图1 文章框架图

该文章具体有以下两大创新点：

1. 针对卷积神经网络浅层解释可信度差的问题，文章提出一种正梯度增加方法有效提高解释清晰度与健壮性。针对模型整体阶段解释清晰度极低等问题，文章提出了整体类激活映射（Holistic-CAM），将多尺度融合技术与加权正梯度进行有效结合，显著提高了模从浅层到深层整体阶段解释分辨率。

2. 基于多尺度融合类的激活映射方法可能存在不正确归因现象，带来大量的非预期噪声信息。文章提出了一种基本尺度特征去噪方法，有效地消除了所提方法在解释生成过程中产生的非预期噪声，显著地提高了解释的可信性。

图2 研究生科技节学术汇报及获奖证书

此外，该文章也入选了由研究生院主办的海南大学首届研究生科技节，并在“信息技术”协同创新学术论坛进行学术汇报。囊获“学术汇报一等奖”及“最受欢迎学术论文墙报奖”，在科技节受到广大师生一众好评。

图3 科技节获奖合影

近年来，刘华中研究员在学术研究、人才培养等方面成果显著，在多模态数据精准分析、可解释性人工智能等领域已主持包括国家重点研发计划项目“基于张量的阿尔茨海默症多模态数据融合与因果推理及可解释辅助诊断”、国家自然科学基金面上项目“教育大数据跨模态融合与多场景高效预测及其可解释性研究”等在内的国家级课题10余项。在CCF A、IEEE/ACM Transactions、中科院一区期刊及国际会议发表学术论文50余篇，并担任IEEE UIC 2024 (CCF C)、IEEE Cybermatics Congress 2023、IEEE GPC 2021、IEEE SmartData 2020/2019程序委员会主席，以及IEEE Metaverse 2022执行主席。该论文的录用也标志着刘华中研究员及其团队在深度学习可解释性领域取得又一里程碑式成果。