复旦陈静静 | 把握当下，坚持热爱，与食物图像识别结缘的科研之路

她力量

近年来，“她”力量正在科学家群体中快速升温。

在一年一度的妇女节到来之际，智源社区选取了五位颇具代表性的女性科学家，进行了深度访谈。在她们中，有人选择食物图像识别，对选择的科研方向热爱到底；有人享受不确定的科研乐趣，在统计+生物学研究上更向前一步；有人也曾在读博和带娃的困难中迷茫，用理想温暖10年科研路；还有人从Facebook大厂回国，做更有温度的AI研究。

从她们的故事里，我们得以一览当代女性科研工作者的独特风采。

导读：初识复旦大学计算机学院陈静静，人们可能会着眼于她取得的令人瞩目的学术成绩——复旦大学计算机科学技术学院青年副研究员、上海高层次海外人才、浦江人才计划入选者、ACM China上海新星奖获奖者，累计发表学术论文 30 余篇，获得ACM Multimedia 2016最佳学生论文奖、Multimedia Modeling 2017 最佳学生论文奖等荣誉，还担任多个国际知名期刊审稿人，以及国际会议领域主席/程序委员会委员。

不同于外界对于学术研究者“严肃”、“一板一眼”的刻板印象，她开朗乐观，拥有一个“丰富多彩”的求学、科研、教学经历——从本科时期在武汉求学，到北上天津读研，再到南下香港读博，博士后到新加坡，最后回国任教。研究课题则从图像识别着手，深入食物图像识别任务，最后拓展到通用多模态检索任务。

为什么会做出这么多次的选择，每次选择的背后，难道不担心自己选错了路？入错了行？

对此，陈静静说：“不做好高骛远的幻想，脚踏实地做好当下的选择，热爱自己选择的路。”这也是她作为青年学者，在职业和人生发展道路上的主题。

采访：李梦佳

撰稿：戴一鸣

01

北上天津到南下香港的求学之路

陈静静本科就读于武汉理工大学，放弃了保研本校的机会，毅然选择考研，成功北上天津，在天津大学读研究生。

为何选择天津大学？她认为年轻时应该多欣赏不同的风景，开阔视野；武汉和天津，一南一北，在人文地理风貌上有着天壤之别。去香港城市大学攻读博士，则是接受了硕导的建议，慕名向杨宗桦教授提出的学业申请。

对此，陈静静的想法是，熟悉的地方没有风景，偶尔也需要换换环境，使生活点缀一些新鲜感，体验多姿多彩的人生。

香港的博士研究生涯，为陈静静的学业发展提供了新的思考和基础。学生和博导的关系，更像是同事之间的平等相处的状态。导师不会僵硬地限制学生的研究课题，而是期望学生有很强的自主性和探索意识。此外，实验室没有考勤等规定，学生需要自己对课题负责，在没有外力督促监督的情况下，自我规划，高效完成任务。

“每到一处新的地方，都会新生的感觉，生活重新充满了挑战和新鲜感，所以我比较喜欢在不同的城市（生活）。”

02

失之东隅，收之桑榆：从被拒稿到获最佳论文奖

从研究生到博士后，陈静静的三位导师对她都有着非常重要的影响。其中，操晓春老师启蒙了她对科学研究的兴趣，受他的影响，陈静静坚定了攻读博士的选择。而蔡达成老师则更多指导她如何高效地与他人合作科研，以及指导学生。

陈静静说，博导杨宗桦老师，对她有着方方面面的重要影响。特别是，杨老师影响了她对于科研和论文的看法。

“我刚开始读博的时候，杨老师跟我说，你首先需要明确的是：科学研究和写论文不能画等号。科研是允许失败的，但论文是总结好的发现，文章不可能尽善尽美，我们要sell（销售）好其中可取的优点。”

陈静静记忆犹新的是，杨老师要求她认真追求科研本身，而不是追求论文。“论文只是（做科研）一个附带的产物。”陈静静回忆道。

回忆起获得ACM Multimedia 2016最佳学生论文的过程，陈静静十分感慨。在读博期间，她曾向某顶会投稿，但是在初审就被拒稿，并且审稿人并没有给出明确的建设性意见。

杨宗桦老师宽慰她说：“工作的价值，不会因个别人的评价而否定，你要尊重自己的成果，并且要有信心。”如果一个工作成果达到了投稿条件，说明作者本人以及导师对这个工作已经认可。这种情况下，不要因为审稿人偏颇的意见，影响自己对文章的信心。

后来，这篇经过修改和完善的文章改投ACM Multimedia会议，获得了当年的最佳学生论文奖。

陈静静在ACM Multimedia 2021 现场

陈静静说：“这件事使我学会给自己的工作做一个客观公正的评价，而不仅仅将自己的工作价值，完全寄托于别人评价。”

此外，杨老师还在学生迷茫的时候提出了非常重要的建议，对他们的人生产生了重大影响。陈静静谈到，自己以前犹豫过是否选择高校从事教育行业。

当时处于人工智能概念炙手可热的时代，大公司的薪资也非常诱人。博士期间，她面试了一些企业，获得了不菲的offer。但内心依然非常犹豫：尽管去工业界，可以收入不菲，但内心还是倾向于坚持自己的选择，当老师继续做科研。

在与博导的沟通中，杨老师建议：先去做一年博后，用一年多的时间去明确自己的想法，时间会给出答案。

带着内心的疑惑，陈静静到新加坡国立大学开始博后生涯。在这个阶段，工业应用和学术研究同时开展：一方面她需要完成一个健康管理的App项目；而另一方面则是科研。因此她有机会体验到工业界的工作模式，同时还能开展研究工作。一年下来，博后经历让她明白了自己所热爱和坚持的是什么，于是下决心回国继续科研道路。

她认为，人生中的每一步，很难规划地尽善尽美，计划往往赶不上变化快，几乎不可能坚持原有的计划。因此，只要把当前的决定做好，选择每一个自己认为当下最好的选择就可以了。

另外，据陈静静讲，杨宗桦老师非常淡薄名利，对申请Fellow等头衔并不十分看重。他认为这些头衔更多是在“名”上面的结果。杨老师改论文非常细致，连表达习惯、示例图、表格、标点符合以及论文引用都会非常仔细地修改，从而培养起学生良好的习惯。

工作归工作，在课余时间，杨老师还强调工作与生活的平衡——工作的时候要极其努力，但玩的时候要非常开心地去玩。他经常带着组里的博士生们一块去爬山，酒吧喝酒等。陈静静认为，整个博士求学期间是最快乐的时光。

03

与食物图像识别结缘的学术生涯

食物图像识别，需要根据给定的图像，识别出其中的食物成分，由于这一任务相比一般图像识别更难，因此相对冷门。为什么不跟大多数人一样，从较为深度算法开始做起？陈静静提到，当初选择食物图像识别研究，有一定的巧合性。

从硕士开始，她首先选择的是图像识别研究。博士刚开始的时候，也没有确定好研究的方向，只是根据导师的建议，先从事图像检索。一段时间后，认为没有办法做出一些突破性的成果，也没有明显的进展，于是根据导师的另一个建议，开始食物图像识别和菜谱检索的方向。

那时是2014年，深度学习方兴未艾。研究人员惊叹于深度学习强大性能的同时，也在考虑将其应用在传统图像识别效果不好的任务上。而衣服识别、食物识别这些任务，恰恰是传统图像识别的弱项——传统的特征提取方法，无法提取或学习到好的特征，因为衣服是非刚性物体，无法检测出一些关键点，而食物（特别是中餐），很多时候没有固定的形状。

从中国菜的食物识别开始，陈静静发现可探究的非常多。首先，在数据集方面，食物识别上已经有西餐、快餐、日料等数据集，唯独没有中餐。其次，中餐的食物识别非常难，但非常受欢迎，所以她选择中餐作为切入点。

最后，食物图像识别需要大量的标注数据，如菜品名称，原料等，全部做一遍标注几乎不太可能完成。于是她想到，网上有很多菜谱和图像成对出现的情况，通过训练一个检索模型，输入一个菜品图像，就能够找到最接近的菜谱，找到原料和营养成分等，最后做成了一个跨模态的菜谱检索系统。

食物图像识别具有一定的挑战性

来源：http://vireo.cs.cityu.edu.hk/jingjing/papers/chen2016deep.pdf

基于原料识别的菜谱检索方法

来源：

http://vireo.cs.cityu.edu.hk/jingjing/papers/chen2016deep.pdf

食物图像识别的应用场景很多，包括饮食监控记录和营养分析等。正好在陈静静的博士老师那边，有一个项目要做居民的饮食管理，于是这一研究应用在了App中。后来还发展到为孕妇等特殊人群进行饮食分析和推荐的应用上。

陈静静认为，女性科研工作者研究食物或服装图像识别，具有一定的优势。比如在服装搭配、烹饪等方面，女性会有自己的直觉（sense），这相当于是一种先验知识，在需要领域经验的任务上更有优势一些。另外，女性本身对衣着、彩妆搭配等更感兴趣一些，具有更强的研究驱动力。

到了博后，她依然专注于这一领域，并和很多系统开发者合作，构建更为落地的系统，最后还集成到了一些App中，给当地居民使用。到回国后，她基于食物图像检索的研究基础，扩大到了通用的跨模态检索领域，不仅仅去做食物，而是涵盖了文-视频、图-文检索等多种任务。此外，她还进行了一系列多媒体分析模型安全相关的研究工作。

用弹幕攻击视频检测模型的框架（陈静静为共同作者）

来源：http://vireo.cs.cityu.edu.hk/jingjing/papers/chen_attack.pdf

从完成新加坡国立大学的博后项目后，陈静静来到复旦大学，也开始了教学生涯。她说，虽然教学需要花很多时间和精力来准备，但如果做得好，成就感很强。

例如，在给本科生准备的课程中，有一门计算机视觉相关的选修课，只有30人的报名名额。备课过程中，陈静静调研了一些国外有名的计算机视觉公开课程，根据课程大纲和PPT内容，自己整理出了大纲和一套PPT。但第一次上课，教室就爆满了。开放更多名额后，有50多人选课，还有很多系外的学生来旁听。

看到课程如此受欢迎，陈静静也非常感动。她在课程中认真介绍了计算机视觉的发展过程，向学生也布置了小的project（项目），令陈静静惊讶的是，学生们的完成效果超出预期，学生们能够将问题抽象处理，用新颖的方法去解决，并自主完成了数据收集处理、查阅文献、展示好结果等，做得都非常成功，甚至有学生走上了研究道路，出国深造。

陈静静认为，好好做教学这件事情，其实非常重要。看到过去培养过的学生，能够对科研产生浓厚的兴趣，最终奠定科研和职业生涯的基础，是一件非常有成就感的事情。

陈静静和学生们

04

给年轻人的建议

访谈之余，陈静静对于年轻的学生和研究者，提出了自己的一些建议。

1.女性科研工作者要坚持自我发展

可能在传统的价值观念中，女性应该在家庭上要投入更多的时间。因此，在职业和家庭的时间分配、子女教育等方面会面临挑战。如果要解决的的话，一方面一定是要去争取家人的支持，需要让丈夫和自己的父母能够提供帮助，承担更多的家庭责任。

一定不能去放低自己的科研和工作上的要求，或者改变自己的信念，陈静静这样强调。女性的价值不仅仅是体现在家庭上。在工作和科研上的价值，也是非常大的，不要放弃自我发展的机会。

2.想要入门AI，需提前做准备

现在人工智能依然火热，很多非计算机领域的学生都对研究很有兴趣。陈静静建议，要提前学习相关的基础课程，有机会的话，尽可能早地联系学校的实验室，了解老师们正在做什么，跟着一块开会，可以学到很多东西。

3.尊重自己内心的选择

职业发展选择上，可以参考别人的建议，但要自己做主。不能因为是别人的要求，就去做那样的选择。

“在做选择的时候，以热爱为主，其他都是次要的。”她这样说道。