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《中国图象图形学报》专题征文——视觉Transformer

作者:来源:《中国图象图形学报》官网发布时间:2022/4/2 9:06:32浏览量:139

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本信息来源于《中国图象图形学报》官网(http://www.cjig.cn/jig/ch/index.aspx), 所有信息最终解释权归《中国图象图形学报》所有.

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《中国图象图形学报》专题征文——视觉Transformer

       基于Transformer结构的模型在自然语言处理任务取得了巨大的成功,比如OpenAI提出的基于Transformer的GPT-3模型入选了《麻省理工科技评论》2021年“十大突破性技术”。受到Transformer强大表示能力的启发,目前越来越多的研究将Transformer扩展到各类计算机视觉任务。与卷积网络和递归网络等其他网络类型相比,目前Transformer结构的模型在各类计算机视觉任务表现出非常具有竞争性的性能。使用Transformer来完成视觉任务成为了一个新的热点研究方向,以降低结构的复杂性,探索可扩展性和训练效率。

为了对国内现有的针对视觉Transformer工作进行介绍,反映我国学者在该方面的研究现状,促进相关技术、方法与应用研究的深入开展,《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“视觉Transformer”专题(正刊发表,CCF推荐中文核心期刊),主要收录国内学者在相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等方面具有创新性、突破性的研究成果。欢迎学术界和产业界的一线科研人员踊跃投稿。

 

一、专题题目

 “视觉Transformer“专题

 

二、专题编委会

主编

高新波 教授,重庆邮电大学

王菡子 教授,厦门大学

 

编委

李玺 教授,浙江大学

刘偲 教授,北京航空航天大学

王栋 教授,大连理工大学

王楠楠 教授,西安电子科技大学

李兵 研究员,中科院自动化所

严严 教授,厦门大学

 

三、征文范围

“视觉Transformer”专题主要收录国内学者在相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等方面具有创新性、突破性的研究成果。专题感兴趣的具体主题包括但不限于以下内容:

1) 基于Transformer的通用视觉理论和架构研究;

2) 基于高精度视觉Transformer模型研究;

3) 基于轻量化视觉Transformer模型研究;

4) 基于视觉Transformer的压缩模型研究;

5) 基于视觉Transformer的应用研究,包括目标检测,目标分类,高级视觉,低级视觉和视频处理等。

 

四、稿件类型

1)综述:对某一领域近年国内外研究成果的深度总结、梳理、思考、展望等;

2)前沿进展(小综述):对某一领域最新研究成果、前沿理论、技术方法等的总结和思考;

3)研究论文:提出科学问题,分析研究思路,验证方法有效性;

4)数据集论文:重点介绍原创的、有价值的图像/视频数据集,及其属性、标签的构建方法和在图像/视频安全评估与验证的应用等。

 

五、 投稿要求

1. 投稿方式:采用《中国图象图形学报》官网“在线投稿”(http://www.cjig.cn/) 进行投稿。专刊投稿时,拟投栏目选择”视觉Transformer“专题。

2. 稿件格式:参照《中国图象图形学报》体例和模板进行撰写(http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_news.aspx?id=20130702100533001)。

3. 投稿论文未在正式出版物上发表过,不存在一稿多投现象,保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为),投稿后需签署论文版权转让和保密审查证明。

4. 专刊投稿论文不收审理费。录用刊发论文收取版面费。发表之后,将按照学报标准支付稿酬,并赠送样刊。

 

六、 重要时间

截稿时间:2022年8月31日

同行评议返回日期:2022年10月

拟出版日期:2023年第5期

 

七、 联系方式

张编辑

电话:010-58887418

E-mail:zhangmd@aircas.ac.cn

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