莆田学院新闻网讯 近日，我院青年教师苏建楠博士以第一作者在国际人工智能领域顶尖期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）在线发表了最新研究成果“Revealing the Dark Side of Non-Local Attentionin Single Image Super-Resolution”（论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10675360）。莆田学院新工科产业学院作为第一单位，学院青年教师苏建楠博士作为第一作者，青岛大学甘敏教授为论文通讯作者，这是学校首次在TPAMI期刊上发表重要研究成果，也是“人工智能+新工科”学科交叉融合的代表性成果之一。

苏建楠，莆田学院新工科产业学院讲师。本硕博均毕业于福州大学。主要从事计算机视觉方向的研究，多项成果发表在IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、IEEETGRS、IEEETIM等国际顶级期刊。

据悉，TPAMI在中国计算机学会认定的人工智能领域四个A类期刊中排名第一，是计算机视觉及模式识别领域最顶尖的期刊，近5年平均影响因子22.2，属于中国科学院SCI 1区TOP期刊。根据当前流行的Google Scholar Citation统计，TPAMI在所有计算机工程、电子工程及人工智能相关期刊榜单上以165分的h5-index排在第一位，主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。

图为学术论文首页。

图为亚像素层级的非局部注意力机制评估流程图。

该论文为非局部注意力机制在底层视觉任务中的运行机理提供了全新的见解，首次揭示了该机制对重建结果的负面影响，提出了一套用于评估其固有局限的高效方案。借助该方案，给出了非局部注意力机制的近似重建性能上限，并设计了一种简洁而有效的纹理保真度策略来克服该机制造成的严重性能退化，取得了当前最先进的重建结果。为了促进同行交流及相关研究领域的发展，已将该研究成果对应的实现方案开源：https://github.com/laoyangui/DTFN。

（新工科产业学院 林弟）