6月16日，第三十屆國際計算機視覺與模式識別會議（30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2019）在美國加利福尼亞州長灘召開。在CVPR會議中，由測繪遙感和計算機視覺領域著名學者組織的遙感圖像目標檢測挑戰賽(Detecting Objects in Aerial Images)公布了最終結果，南京理工大學計算機科學與工程學院PCA Lab實驗室碩士生李承政（導師、指導老師：崔振教授）等所在團隊pca_lab提出了一種新型的弱語義分割指導的目標檢測模型，在與來自美國德克薩斯A&M大學、新加坡南洋理工大學、韓國Kakao公司、北京大學、中科院等40多支國內外參賽隊伍的角逐中脫穎而出，最終在目標水平框檢測和目標傾斜框檢測中分別斬獲第一名與第二名。

CVPR是世界頂級的計算機視覺會議，其歷史源自于1983年，在學術界乃至工業界都具有極為重大的影響力。根據谷歌學術在2018年發布的學術期刊和會議影響力排名，CVPR學術影響力位居計算機領域第1位、工程領域第5位。本次賽事由美國康奈爾大學(Cornell University)計算機視覺研究組、武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室、美國羅徹斯特大學（University of Rochester）視覺感知與社交媒體分析研究組（VIStA）、德國宇航中心、華中科大等國內外著名機構聯合承辦。

PCA Lab實驗室由計算機科學與工程學院楊健教授領銜，依托南京理工大學“高維信息智能感知與系統”教育部重點實驗室和“社會安全圖像與視頻理解”江蘇省重點實驗室，專注于計算機視覺和模式識別等方面的研究。該實驗室成員自2016年以來，先后榮獲Udacity-DiDi無人駕駛全球挑戰賽冠軍，神州專車“無人駕駛深度學習挑戰賽”冠軍等10多項國內外大賽的冠亞軍。這次奪冠再次提升了南京理工大學計算機學科在模式識別和計算機視覺領域的國際影響力。