近日，太原理工大学人工智能学院吴永飞副教授课题组在CVPR 2025上发表了题为“Plug-and-Play PPO: An Adaptive Point Prompt Optimizer Making SAM Greater”的学术论文。

该论文的第一署名单位为太原理工大学，计算机科学与技术学院（大数据学院）的博士生刘雪宇为论文第一作者，人工智能学院吴永飞副教授为通讯作者。据统计，这是山西省博士生首次以第一作者身份在CVPR上发表学术论文。

该研究创新性地提出即插即用双空间点提示优化器（Plug-and-Play PPO），通过深度强化学习技术突破传统视觉分割模型的性能瓶颈。研究团队构建双空间异构图架构，巧妙融合预训练模型的特征匹配能力与物理空间距离信息，利用动态策略网络实现提示点的智能优化。该方法的革命性在于无需额外训练即可适配各类分割任务，显著提升了基础模型SAM在复杂场景下的分割精度。

国际计算机视觉和模式识别会议，英文全称IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR），是全球人工智能和计算机视觉领域的顶级国际会议，素有计算机视觉领域“奥斯卡”之称，并被中国计算机学会（CCF）列为A类会议。根据2024年谷歌学术（Google Scholar）的全球最有影响力科学期刊/会议排名，CVPR位列第二，仅次于《自然》期刊。

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