研究室的一篇论文被CVPR 2017接收：Xiangteng He and Yuxin Peng, "Fine-grained Image Classification via Combing Vision and Language", 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, Hawaii, USA, Jul. 21-26, 2017。祝贺何相腾同学！CVPR是计算机视觉与模式识别领域的顶级国际会议，也是CCF推荐的A类会议。

　　细粒度图像分类具有类间差距小而类内变化大的特点，是计算机视觉中的一个困难问题。考虑到文本描述是对视觉内容的语义抽象，且与视觉内容互为补充，本文提出了视觉-文本联合建模的图像细粒度表示方法，一方面通过卷积神经网络建模显著性视觉对象，学习深度特征表示；另一方面通过卷积-循环网络（Convolutional Recurrent Net，CNN-RNN）共同建模视觉信息和文本信息，提供视觉对象的细粒度文本描述。二者互为补充，多粒度、多角度、多层次地对视觉对象进行描述，提高了分类准确率。