ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing）会议作为西南科技大学推荐的三类高质量国际论文中的A级会议，其主题涵盖了广泛的领域，包括音频信号处理、语音识别与合成、多媒体信号处理、图像处理、机器学习、人工智能等。

我院神经网络与图像处理实验室俞文心教授团队陈世宇同学在2023年的第48届ICASSP会议中发表了一篇关于图像修复领域的相关论文。在会议期间，他展示了论文的海报，进行学术报告，并积极与其他参会人员进行了深入的学术交流。以下是论文的相关内容：

题目：Image Inpainting with Semantic-aware Transformer

作者：Shiyu Chen , Wenxin Yu, Qi Wang , Jun Gong, Peng chen

概要：

图像修复是一项重要的计算机视觉任务，旨在通过自动填充缺失或损坏的图像区域，使图像恢复完整和无缺陷。现有的方法主要依赖于卷积神经网络（CNN）在理解高级语义方面的优势。然而，最近的研究表明，将Transformer模型应用于视觉领域可以解决卷积核无法关注到远距离信息的问题。

论文提出了一种全新的语义感知的Transformer模型，该模型不仅包含了之前视觉Transformer中的自注意力模块，还引入了一个用于感知整个数据集的语义特征的注意力模块。此外，论文对VQ-VAE模型做出改进，设计Quantized Semantic Vector Memory（QSVM）来实现对整个数据集中的图像的高级特征的提取和保存。通过在不同数据集上进行的实验，论文验证了其方法的有效性和优越性，与现有的先进方法相比取得了更好的修复效果。

附图：

图1 论文中提出模型的结构图

图2 参会现场海报展示

图3 参会现场与其他参会人员进行像学术讨论