首先，北京图象图形学学会理事长王涌天教授发言，特别鼓励学会青委会，肯定了学会青年工作活跃、创新，并祝贺青年会员们节日快乐！最后特别邀请在座参会人员参加学会成立三十周年庆祝活动！论坛特别邀请了学会的指导单位北京市科协副主席郭鲁钢，为青年学者致辞：“青年学者充满朝气、勇气、志气、锐气，市科协将一如既往的支持学会的青年科技工作者。”

论坛交流从中国科学院大学罗兴波教授的《中国科技发展之路的百年回望》开始，报告阐述了新时代的中国成为世界科技大国的历程。从历史发展的角度，分析了中国科技的发展，从荆棘满地、坎坷丛生到逐步实现现代化的道路。通过历史的图片和精彩的科技人物故事，回顾百年来中国科技发展道路上的若干重要关键节点，使听众们感受到了科技百年兴衰，倍感今天在科研一线所获得的一切来之不易，为祖国奉献青春的信心倍增。

青托报告中，来自中科院自动化所、北京市青托高君宇副研究员做了《弱监督视频时序定位研究》报告，提出了弱监督视频时序定位方法，不需要完整的视频注释，而是只需要一个粗略的视频级别标签，比如视频的类别标签，就可以完成视频时序定位任务。弱监督方法的提出大大减轻了视频时序定位的注释成本，提高了方法的实用性。

接下来，北京图象图形学学会2022年评选的三位优秀博士论文获得者汇报了他们的研究工作

曹杰，中科院自动化所助理研究员，BSIG优博、北京市青托。《基于受限样本的图像生成方法》，图像生成是计算机视觉领域的一个经典研究内容。报告介绍了按照从特殊到一般的顺序，先对人脸跨视角和跨光谱合成这两个训练样本受限的任务展开研究，接下来介绍通用的基于受限样本的图像生成方法。

贾川民，北京大学助理教授、研究员、博士生导师、北京市青托、BSIG优博。《智能视频编码技术与标准进展》，结合视频大数据的发展介绍视频压缩技术近年来的演进，尤其是神经网络技术引发的视频压缩技术变革，详细介绍端到端图像和视频编码技术发展，以及国内外智能视频编码标准研究进展。最后，报告将汇报超高清视频压缩的技术系统化装置和应用情况，智能视频压缩技术正在带来更极致的视觉交互体验。

阚世超，北京交通大学博士，讲师、BSIG优博。《对比贝叶斯深度度量学习》着重讲解了度量学习的核心是通过学习数据之间的度量关系来实现数据的低维嵌入表示学习。度量学习技术正被应用于多个研究领域。分析当前度量学习的研究进展，适合解决的问题，并集中讨论对比贝叶斯深度度量学习及其应用。

下午，北京图象图形学学会青年委员会的两位委员，又向大家分享了研究心得，来自中科院自动化所的副研究员朱翔昱，做了《基于三维描述的生物特征识别》的报告，分享介绍朱研究员在三维人脸重建、三维辅助人脸分析、人脸安全、无监督三维解析的最新成果，探讨如何在实际场景下快速准确地重建目标三维结构，并基于三维结构辅助完成视角鲁棒的、可解释的视觉分析任务。

阿里巴巴达摩院智能计算实验室的陈威华博士，做了《如何利用无标注数据训练一个通用人体视觉表征大模型》的报告：从大量未标注的人体图像中学习一个通用的人体表征，适用于下游各种人体任务。他们提出了一个自监督的学习框架，叫做SOLIDER。该方法利用人体图像中的先验知识来自监督训练模型，为表征引入更多的语义信息。SOLIDER 通过引入一个带有语义控制器的条件神经网络来解决这个问题。待预训练模型训练完成后，用户可以通过向语义控制器输入希望表征包含语义信息的比例，让控制器调整预训练模型，以生成符合指定语义信息量的人体表征。

最后，论坛来到了备受瞩目的圆桌论坛环节，学会秘书长、北京理工大学刘越教授，学会女工委主任、北京工业大学马楠教授，以及中国图象图形学学会青委会副主任北京航空航天大学徐迈教授，中科院自动化所张兆翔研究员，北京邮电大学邓伟宏教授等一众学科带头人参加了圆桌论坛。围绕论文发表、应用转化，教学教改等工作问题，大算力、大数据、大模型环境下如何调整等科研问题，做出了不通角度的分析。交流中资深教授们分享的经验和教训内容，更是难得的收获，引起青年学者的广泛兴趣。在会场气氛热烈的情况下，大家还交流了科研与生活的结合、科普工作的开展等多角度问题。