国际机器学习会议（International Conference on Machine Learning, ICML）不久前发布了论文收录结果，计算机与人工智能学院有多位老师的成果被本次会议接收。其中去年新入职的何淑婷老师作为第一作者的研究成果成功入选 Spotlight（前2.6%），充分展现了学院在人工智能前沿研究领域的卓越实力与国际影响力。
何淑婷老师博士毕业于浙江大学，在新加坡南洋理工大学完成博士后研究工作后加入上财计算机与人工智能学院，入选上海市“浦江人才”计划。研究方向包括计算机视觉、多模态大模型、三维场景理解、图像与视频分割等。过去四年在 CCF A/B 类国际顶级会议与期刊（如 CVPR、ICCV、ICML 等）发表论文 28 篇，其中第一作者论文 10 篇。并在CVPR等国际会议上多次担任MOSE、MeViS视频分割挑战赛组织者。
论文简介 ReferSplat: Referring Segmentation in 3D Gaussian Splatting 该论文提出了三维高斯指向性分割（R3DGS）这一新任务，旨在实现基于自然语言描述（通常包含空间关系或对象属性）在三维高斯渲染场景中的目标对象分割。该任务要求模型根据自然语言识别目标对象，即使这些对象在当前视角下可能被遮挡或不可见，具有显著的挑战性。为推动该方向研究，论文构建了首个用于该任务的数据集 Ref-LERF，并提出了 ReferSplat 框架。该框架引入空间感知建模范式，将自然语言表达与三维高斯点直接对齐建模，显著增强了模型对复杂空间关系和多模态语义的理解能力。ReferSplat 在新提出的 R3DGS 任务和三维开放词汇分割基准上均取得了领先性能。该工作为多模态三维理解和具身智能的发展奠定了基础，在推动人工智能向更自然、更灵活的人机交互方向演进方面具有重要意义。 作者简介 何淑婷 本科：厦门大学 2018年 博士：浙江大学 2023年 “浦江人才”入选者 瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）访问学者 个人主页： https://heshuting555.github.io/
