本网讯 近日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议ICCV 2025论文接收结果公布。我院辜丽川教授团队论文“Split-and-Combine: Enhancing Style Augmentation for Single Domain Generalization”被录用。计算机视觉大会 (IEEE International Conference on Computer Vision，简称ICCV) 是计算机视觉领域的顶级会议，每两年举办一次，与CVPR、ECCV并称为计算机视觉领域的三大顶级会议，具有极高的学术影响力。该论文录用也是我校首次在该国际会议上发表论文。

单源领域泛化旨在从单一源域中学习具有强泛化能力的模型。当前该领域的研究主要通过风格增强（如颜色和纹理变换）来提升训练数据的多样性。然而，现有方法普遍采用全局均匀的扰动策略，难以有效模拟包含多个不同风格区域的复杂图像场景。为解决这一关键问题，该论文提出了一种创新的"分割-组合"策略。首先采用分块感知增强技术，将输入图像分割为多个局部区域并独立施加风格变换，从而在空间维度上实现差异化的颜色特征增强。随后通过自适应随机卷积技术，结合可变形卷积层与随机高斯滤波器，在保持目标结构完整性的同时有效提升纹理多样性。特别地，引入信息熵作为风险评估指标，在随机卷积的迭代过程中动态调节增强强度，避免产生过度扰动。此外，创新性地提出基于能量的分布差异度量，通过量化样本的域外可能性，系统性地拓展增强数据的特征分布边界。

2022级计算机科学与技术专业研究生张震为第一作者，我院计算机科学与技术系杨帅特任教授和辜丽川教授为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金青年项目和面上项目、安徽省科技创新攻坚重点项目和安徽农业大学人才启动基金的资助。（文/图：杨帅 初审：祁钊 复审：胡增增 终审：辜丽川 ）