议题:
随着人工智能和计算机视觉的迅猛发展，视觉感知与理解技术正不断突破传统边界，成为推动智能系统感知决策能力跃升的核心支撑。当前，受益于深度学习、Transformer 架构、多模态融合、大规模预训练模型等前沿技术的加持，视觉感知从静态图像走向动态视频，从单一模态走向多模态协同，视觉理解亦从分类识别扩展至语义推理与跨域泛化，相关研究呈现出理论方法与应用场景的双重革新态势。
本分会 “Advances in Visual Perception and Understanding” 聚焦视觉领域中的关键建模方法、任务机制与系统实践，旨在系统呈现“感知-理解-决策”一体化研究的新进展，推动计算机视觉在更高精度、更强泛化与更高智能认知能力方向的发展。本分会欢迎基础理论、模型创新、算法优化及其在多源数据、多样任务中的综合应用研究，包括且不限于以下主题：
1. 视觉感知中的特征建模、结构设计与语义表达
2. Transformer、图神经网络、扩散模型等在视觉建模中的创新应用
3. 面向自监督、弱监督、半监督学习的创新性建模方法
4. 视频理解、三维感知与跨模态感知建模
5. 图像分割、目标检测、图像生成、视觉问答等典型任务的模型优化
6. 开放世界、零样本、少样本环境下的视觉泛化学习
7. 基础视觉模型、提示学习与视觉大模型的构建与应用
8. 具备可解释性、鲁棒性与任务适应性的视觉智能系统
除上述方向外，凡与视觉感知与理解相关的其他研究领域亦欢迎投稿。
本分会期待汇聚多元、前沿、交叉的研究成果，推动视觉技术在更高精度、更强泛化、更低监督依赖及更高智能认知能力方向的持续创新与广泛应用。
声明:
本分会由Prof. Yuefei Wang (Chengdu University, China)组织。
组织者简介:
王跃飞，博士，成都大学计算机学院副教授。主要研究方向包括全监督与半监督语义分割、深度聚类及多视图异常检测等。近年来以第一作者或通讯作者在相关领域发表SCI论文14篇，其中TOP期刊论文6篇，另有多篇论文被EI和中文核心期刊收录。
分会投稿流程:
如果您希望参加AVPU特别分会，请将您的稿件通过 ConfSync:https://confsync.cn/csae/submission系统提交，并选择 Section“Advances in Visual Perception and Understanding”。我们会将您的投稿分配给Prof.Yuefei Wang进行初审，初审通过之后将安排专家进行二审，稿件录用通知发放时间与主会议通知时间一致。有任何问题可以联系：info@confsync.cn 。