近日，在新财经综合实验室王武和蒋太翔两位老师指导下，我院2023级人工智能专业本科生王政纲以第一作者完成的工作《Butterworth as Attention: Anisotropic Spectral Gating for Pansharpening》被机器学习领域国际顶级会议ICML录用。论文作者包括：王政纲（计算机与人工智能学院2023级人工智能专业本科生）、王武老师（通讯作者）、梁华哲（硕士生）、蒋太翔教授。

图1 论文方法概览

该论文面向遥感图像全色锐化（Pansharpening）任务，提出了一种新颖的高效融合网络（ABFNet）。全色锐化旨在融合高分辨率全色（PAN）图像与低分辨率多光谱（LMS）图像。现有基于快速傅里叶变换（FFT）的方法往往直接将空间域算子（如卷积或自注意力）移植到频域，忽略了频谱数据中坐标与频率分量的严格空间对应关系以及高度非均匀的能量分布特性。针对这一痛点，该研究重新审视了经典的巴特沃斯滤波器，将其推广为一种各向异性的、可学习的频域门控机制。研究者巧妙设计了双分支门控模块（BAM）：全局分支负责处理整个特征图以捕获整体上下文，局部分支则通过首创的BTI机制建立基于块的依赖关系 。这一创新方法不仅保留了全局感受野，更将传统自注意力机制的高昂计算复杂度大幅降低至。多项基准测试实验表明，该模型以极低的计算成本（仅0.26M参数量）在多个pansharpening数据集上实现了最优性能，并在CIFAR-100图像分类任务中展现出强大的泛化潜力。

ICML（International Conference on Machine Learning）是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，是人工智能与机器学习领域最具影响力的国际学术会议之一，在国际学术界享有极高的学术声誉，近年主会录取率约为27%。该会议计划于2026年7月6日-11日在韩国首尔（Seoul, South Korea）召开。

新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养，近三年实验室持续在多个顶会和顶刊发表最新科研成果，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICML、ICDE等。团队现有教师16人、本硕博学生和博士后近80人。

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（初审：蒋太翔，复审：张正军，终审：刘贵松）