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第84章（第2页）

宋楚清坐在a大的参赛席上，身旁是队友吴锋和周静。

吴锋难得地收起了平时的嬉皮笑脸，手指无意识地敲着桌子。

周静一遍遍检查着待会儿要演示的ppt，嘴唇紧抿。

宋楚清表面看起来是最为平静的，但手不自觉的扣着衣角还是暴露出内心的紧张，毕竟他们组的项目方案太过另类，成败在此一举。

终于轮到他们上台，宋楚清作为主陈述人，走到台前。

灯光打在他的身上，将挺拔的身形和冷静的神情显得格外清晰。

宋楚清深吸一口气，目光扫过台下，意外地在侧后方看到了一个熟悉的身影，沈知意不知什么时候溜了进来，正悄悄地对他比着一个加油的手势。

一股莫名的力量瞬间注入心头，他定了定神，开始了他的演示。

他清晰地阐述了项目的初衷，不仅仅是追求更高的图像识别准确率，更是尝试让冷冰冰的算法呈现出的图像，符合人类美学感知的“重点”与“意境”。

他提到了引入视觉注意力模型和轻量级美学评估模块的大胆构想。

台下一些保守的评委已经开始皱眉。

这在传统计算机视觉领域，听起来有些“不务正业”。

然而，当宋楚清展示实际效果时，会场渐渐安静下来。

演示图片不再是标准化的测试库图片，而是包含了复杂光影、抽象构图、甚至带有强烈情绪的艺术摄影作品。

传统的算法或许能准确框出图中的物体，但宋楚清他们的系统，却能不仅标注出物体，还能进一步分析出画面的“视觉焦点”、“色彩情绪倾向”，甚至模拟出不同艺术风格（如简约、写意、油画感）的标注方式或简单的风格化重构效果。

虽然只是初步尝试，但效果非常惊艳。

一张夕阳下的街景，系统不仅能识别出房屋、行人，还能标注出：“光影对比强烈，温暖怀旧情绪，视觉焦点集中于延伸的小路尽头”。

一张抽象的色彩涂鸦，系统不会试图去“识别”具体物体，而是分析其“色彩冲突激烈，动态感强，构图重心偏左”。

这已经完全超越了传统的图像识别范畴，踏入了一个更为感性与智能交叉的新领域。

陈述结束，进入评委问答环节。

尖锐的问题接踵而来。

“算法的评判标准是什么？美学的主观性是如何用代码量化？”

“计算复杂度是否过高？实用性如何保障？”

“这是否偏离了图像识别的本质目的？”

宋楚清冷静地一一回应，他早已预想过这些问题。

他解释了其核心是提供一种“增强性辅助框架”，而非“绝对标准”，强调了在特定应用场景（如艺术教育、智能摄影、创意设计辅助）下的价值，并用优化后的数据证明了计算效率在可接受范围内。

回答条理清晰，不卑不亢。

周静和吴锋也适时补充技术细节。

最后，一位一直沉默的年长评委，国内计算机视觉领域的泰斗，缓缓开口：

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