潘兴甲，2015年毕业于南开大学，本科期间修习了自动化兼金融学两个专业，后进入中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室读研，现为硕博连读第四年。主要研究领域为计算可视媒体，目前研究兴趣主要为通用目标检测的方法研究与应用，为入职滴滴、加入雅典娜联合培养项目铺垫了良好的学术基础。

回顾兴甲最初接触滴滴，是源于2018年的视觉与学习青年学者研讨会（VALSE）。经组内毕业师姐（现任滴滴科技合作经理）孟一平介绍，他参加了滴滴出行筹办的晚宴，在晚宴上，兴甲听取了滴滴出行相关部门的成果介绍，感到滴滴目前的科研导向与自己的研究兴趣十分契合，并也借此良机得以结识了他现在的实习Mentor—地图事业部视觉计算团队负责人、高级技术专家许鹏飞。兴甲表示，滴滴出行对于身处人工智能快速发展时代的企业定位以及清晰的发展思路，都给他留下了深刻的印象；同时，许鹏飞老师介绍的计算机视觉在交通场景下的应用与发展也给了他很大的启发。后同样经由孟一平师姐的介绍，兴甲在今年七月时加入了雅典娜计划，以新锐实习生的身份入职滴滴出行。

潘兴甲在ECCV2018会议上介绍参赛成果

目前，兴甲所在的部门是地图事业部下的计算视觉组，主要面向公司在交通场景下的实际业务需求并提供基于视觉的解决方案。同时，也一直关注着学术圈新兴的技术并加以转化落地。作为雅典娜计划的一名学员，兴甲表示很感谢有雅典娜这个平台，得以接触不同领域的杰出学者，极大的开拓了视野，同时为自身的成长提高也提供了很大的帮助。

实习期间，兴甲主要负责图像场景的实例分割，并参加了ECCV2018 COCO&Mapillary街景实例分割比赛。基于计算视觉组在交通场景感知和理解方面的技术积累，参赛小组主要从方法调研、方法融合、方法创新三个方面入手，着力解决了数据集目标大小多变、图像尺度过大等问题，并最终夺得了此任务的冠军。

他回忆道，在准备参赛期间，团队成员顾阳、宋志超在保证业务产出的情况下占用了大量的个人休息时间投入到比赛中。“相比于其他参赛队伍投入三四个月的时间，我们在大概六周的时间里，每天工作超过14个小时，周末也大部分在公司工作。在距离比赛截止还有一周的时候，我们团队数次通宵做实验，只为有一个更好的结果，哪怕是些许的提升。我们将日常项目推进的工作经验借鉴到比赛的进度管理之中，定期开站会讨论实验进度、快速分析结果并制定下一步实施计划，并将任务划分为3天左右的粒度，进行快速迭代与优化，争分夺秒地去完善算法提升性能。”回顾当时的点点滴滴，兴甲感慨道：“感谢我们曾经的付出，也感谢我们的付出得到了相应的回报。此次比赛之所以能够取得成功，离不开团队中每位成员的努力付出，也离不开成员的互相信任与支持。”

滴滴参赛团队在ECCV2018会场领取奖牌

ECCV2018比赛的成功激发出兴甲对学术与科研更大的热忱。他谈道，在滴滴实习的近四个月时间里，团队各位成员的帮助使他受益匪浅，尤其是Mentor许鹏飞的指导和教诲更使他受益终生，这里的每一位都十分努力踏实、热心沉稳，能在这样的团队中工作也是自己的幸运，并对这个为优秀青年人提供追逐学术和科研理想的平台——雅典娜计划大加赞赏，呼吁更多的青年志士加入。

说到对于未来的期许，兴甲表示，在接下来的时间里，他将会继续关注实例分割领域，不断推进优秀算法的演进，将来也会争取成为公司的正式一员，来为公司在计算机视觉和人工智能相关项目的发展贡献自己的力量。