为进一步提高博士学位论文质量，培育学科前沿具有重要意义、创新性强的博士学位论文，北京大学每年评选优秀博士学位论文。2023年度共100篇论文被评选为北京大学优秀博士学位论文（含医学部）。视频与视觉技术国家工程研究中心田永鸿教授指导的陈光耀同学的博士学位论文《开放视觉场景下未知类建模与学习方法研究》荣获2023年北京大学优秀博士学位论文。

论文针对复杂多变的开放视觉场景，聚焦场景中的未知类检测与新类别发现挑战性问题，研究了开放场景下未知类建模与学习方法，从鲁棒未知类检测、未知类特征空间建模和增量新类别发现出发，创新性地提出：

1）面向未知类检测的振幅相位重组优化方法，分析了神经网络对未知类过度自信的产生原因，提高了未知类检测准确性；

2）面向未知特征空间建模的互惠点学习方法，增强了模型对已知类和未知类的判别能力；

3）面向增量新类别发现的可融合先验学习优化方法，在提高新类别发现性能的同时保证了模型计算效率。

4）未知类检测与新类别发现的交互优化方法，实现了对未知类的精准检测与新类别的高效学习。

论文所提出的创新成果已在国家级项目及百度、华为等主要厂商的深度学习产品中获得应用，同时部分成果接收在国际与国家标准中，相比现有方案能够提高AI模型在开放场景中部署的高效性、稳定性与鲁棒性，具有更好的实用性。

   
陈光耀博士的荣誉证书

     
导师田永鸿教授的荣誉证书

作者简介

陈光耀，北京大学计算机学院2018级博士研究生，计算机应用技术专业，师从田永鸿教授。研究领域为开放世界机器学习、神经网络表示与压缩等，已在IEEE TPAMI、NeurIPS、ICCV等国际顶级期刊会议共发表论文十余篇，作为主要技术骨干参与编制全球首个人工智能模型表示与压缩技术的国际标准IEEE-2941和国内首个AI模型技术国家标准《信息技术 神经网络表示与模型压缩 第一部分：卷积神经网络》，并获北京市优秀毕业生、石青云院士优秀论文、国家奖学金、三好学生和IEEE标准突出贡献奖等多项荣誉称号。

陈光耀

导师简介

田永鸿，北京大学计算机学院博雅特聘教授，博士生导师，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长，鹏城实验室网络智能部副主任兼云脑研究所所长，2018 年国家杰出青年基金获得者。主要研究方向为分布式机器学习、神经形态视觉和视频大数据。累计主持国家重点研发计划项目、国基金杰青/重点/重大仪器项目等国家、省部级与企业合作项目40 余项，累计在Nature/Science子刊、IEEE Trans等国际期刊和ICML、NeurIPS等国际会议发表学术论文300余篇，两获国际期刊和会议最佳论文奖；拥有美/中国发明专利100余项，获国家技术发明/进步二等奖各1次、教育部科技进步一等奖1 次、中国电子学会技术发明/科技进步一等奖各1次、2022年IEEE标准奖章和标准新兴技术奖、2022年ACM戈登贝尔奖特别奖提名，国内外算法竞赛奖10余次，是首届高校计算机专业优秀教师奖励计划获奖者。曾任香港中文大学（深圳）和华中科技大学兼职教授，国际期刊IEEE TCSVT/TMM/Multimedia等编委，IEEE MIPR2020/ICME2021大会主席，IEEE ICME2015/BigMM2015/ISM2015/MIPR2018/MIPR2019程序主席，现任IEEE数据压缩标准委员会副主席兼IEEE 2941标准工作组组长、中国图象图形学会理事与交通视频专委会副主任等。 

     
陈光耀与导师田永鸿合影