近日，多媒体技术国际顶级会议ACMMM 2025公布录用结果，我院马飞副教授课题组论文被大会录用。ACM International Conference on Multimedia (ACM MM)是计算机图形学与多媒体领域的顶级国际会议。这一会议由ACM主办，自1993年首次举办以来，已成为该领域内学术界和工业界交流的重要平台，也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议，主要收录多媒体分析、检索、生成、理解与人机交互等方向的高质量论文，会议将于2025年10月27日至31日在爱尔兰都柏林举行。
论文名称为《Collaborative Cloud-edge Generalized Category Discovery》。本工作聚焦云-边广义类别发现（Cloud-edge GCD, CE-GCD）任务，指的是去中心化的产品用户通常需要自动化的类别发现，但无法或不愿提供任何标注数据，需要通过客户端上的无监督学习与知识迁移，从一组包含标记和未标记实例的数据集中，实现对新类别的自动发现和识别。为解决该问题，该论文提出了一种结合能量引导的已知类别识别与多层次对比学习策略的GCD框架。在每个客户端中，首先利用基础模型的分类器区分已知类与未知类，然后对未知类进行无监督学习。各客户端通过类别原型（prototypes）传递类别信息以辅助学习。多个数据集上的实验表明，该方法具有良好的效果。
云-边GCD应用场景示例
该论文第一作者为信息学院讲师刘颖冰，马飞副教授、张帆教授联合指导，并与加拿大康考迪亚大学合作完成，北京化工大学为第一完成单位。该工作得到了国家自然科学基金等项目的资助。