时间够。
……
上午的大会主题报告，任少卿坐在后排，把论文草稿掏出来又过了一遍。
台上是一位西工大的老先生，做人脸识别做了二十多年，满头白发，声音洪亮，PPT是黑底绿字的经典配色，一页一页往下翻，每一页都有至少三段话。
老先生讲的是基于可形变模型的人脸特征点对齐，理论体系扎实、推导完备，是这个领域里毫无疑问的泰斗级工作。
任少卿认认真真地听，认认真真地鼓掌。
然后继续低头看自己的论文。
……
下午两点整，任少卿走上讲台。
报告厅里坐了大概七八十人，前排是几位头发花白的老教授，中间是一群年龄不一的副教授和研究员，后排是一大片跟他差不多大乃至更年轻的博士生和硕士生。
任少卿把U盘插进去，屏幕上亮出报告封面：
《基于改进卷积神经网络的目标检测：突破传统特征工程的范式》
他扫了一眼台下，做了个深呼吸。
“各位老师、各位同学，下午好。我叫任少卿，来自中科大与微软亚洲研究院的联合培养项目。今天我要跟大家分享的工作，核心出发点是一个我认为非常重要的问题——传统的手工特征，在目标检测任务上，是不是已经遇到了天花板？”
后排有几个博士生坐直了一点。
前排的老先生们，表情没什么变化。
任少卿继续往下走。
他讲架构，讲他对AleXNet的改进，讲数据增强，讲在PASCAL VOC上跑出来的结果。
讲得快，但逻辑清晰，每一步推进都有据可查。
讲到第七页，他把那张对比折线图放到了最大。
“……在相同的测试集上，我们的方法在mAP指标上比当前最优的DPM模型高出了11.3个百分点。这个差距，我认为不是调参层面的改进，
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