# 如何看待澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室涉嫌抄袭的论文《PU-EVA》以评职称为由推脱撤稿？ By [cunkoujihe](https://paragraph.com/@cunkoujihe) · 2023-05-14 --- 作者：yueqian 链接：[https://www.zhihu.com/question/540700307/answer/2551525417](https://www.zhihu.com/question/540700307/answer/2551525417) 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 0702的更新：很感谢各路人士的帮助和关注，但是还是希望这件事情能在我个人的掌握范围之内，其他任何媒体公众号啥的未经本人同意不要自行搬运，后续消息我会在这个帖子继续更新的～ 0701的更新：经评论区提醒，发现澳门大学已经将yang zhixin从智慧城市[物联网实验室](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%89%A9%E8%81%94%E7%BD%91%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A4&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)（SKL-IOTSC）和科研处（RSKTO）的主页上撤走啦，反应还是很迅速的毕竟事情才一两天～相关描述我也相应更改一下，继续蹲委员会登出的详细报告！ 0701的更新： 1. Prof. Yang Zhixin回复我了，说已经跟ICCV说撤稿了，但是还在说自己是“引用不当”，还在把大家当傻子呢。。。然后还贴了一堆证据试图证明自己的研究时间线早过我们的文章，这资料我已经发邮件怼过N回了，你觉得站的住倒是放到知乎上来反锤我啊。。。我给ICCV的举报信就在路上，以前给你铺好的台阶你不走，这回我可没那么好糊弄了。 2\. 一个大好消息！举报侠 @UM内鬼 给澳门大学的举报信已经被回复了，澳门大学正在调查，期待调查结果。感谢大家的支持！！！学术清朗有你有我！ \------0630的分割线--------------------------- 自问自答一波 这次我要锤澳门大学于2021 ICCV发表的论文PU-EVA【1】涉嫌抄袭我于2020.11上传至arXiv的文章MAFU【2】(v1版本） 疑似抄袭者的工作 我的工作 【1】[https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Luo\_PU-EVA\_An\_Edge-Vector\_Based\_Approximation\_Solution\_for\_Flexible-Scale\_Point\_Cloud\_ICCV\_2021\_paper.pdf](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Luo_PU-EVA_An_Edge-Vector_Based_Approximation_Solution_for_Flexible-Scale_Point_Cloud_ICCV_2021_paper.pdf) 【2】[https://arxiv.org/abs/2011.12745](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2011.12745) （其中【1】以ICCV官方链接为准，他们arXiv的版本是在4月我们发现抄袭嫌疑后他们后补的，和ICCV版本不同） PU-EVA导师Yang Zhixin信息：[https://www.fst.um.edu.mo/personal/zxyang/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.fst.um.edu.mo/personal/zxyang/) \------------气愤的分割线--------------------- 这次事件的雷点有二，不断刷新我这个小菜鸟科研工作者的三观： 雷点一：PU-EVA涉嫌抄袭我们MAFU的idea与方法，并**像素级抄袭**文中公式推导部分，详细请看后面。 雷点二：发现该问题后，我们第一时间邮件联系到PU-EVA文章的第一作者。在起初超过20封邮件往来中，该一作（Luqing Luo）极尽狡辩之能事，拒不承认看过我们的文章。直到后面在我们双方的线上会议上，对方导师和学生才肯承认确实看过文章，也确实“参考”了我们的公式推导部分。在对方学生全程哭泣道歉、导师带学生一起鞠躬、以及诸如”毁掉人生“、”毁掉导师职业生涯“的话语下，我的确心软了。虽然我还是坚持最基本的底线--撤稿，但心软的我允许他们以”任何理由“自行向ICCV提出撤稿。即便已经做出这般让步，以澳门大学导师Yang Zhixin为首的作者们仍然先是拒绝，后又以”**怕影响6月份的评职称**“为借口要求延期到6月份再行撤稿。现在眼见期限已到，又开始摆烂，无耻程度令我大开眼界。 我坚持要撤稿，并建议他们找个理由自行撤稿 \--------------认真的分割线--------------- 先梳理下两篇文章的时间线：我们的文章于2020.8投稿至TIP，**2020.11公开至arXiv**，根据TIP审稿人要求，我们陆续进行了一些小调整，文章最后于2021.9被TIP接收。抄袭者的PU-EVA投稿的是2021 ICCV，该会议于2021.3截止投稿，2021.10会议开始后正式发表，这期间该文章未曾公开至arXiv。 从时间上看，PU-EVA的公开时间**晚于我们的工作一年**，如果两篇文章存在高度的相似度，那么只可能他们抄袭我们，实际上，后续的沟通对方承认的确是“借鉴，并刻意未引用”过我们的文章。针对这样的学术不端，澳门大学研究处处长Yang Zhixin提出的解决方案是“上传一版arXiv，里面增加对我们MAFU文章的评述”。 \--------------有点专业的分割线------------- 回到雷点一，两篇文章的主要相似点有： 相似点一：都是解决任意倍数点云上采样问题。值得注意的是我们的方法MAFU是学术界第二个 （不包括同期工作）解决这个问题的方法（第一个是Meta-PU【3】，思路类似图片Meta-SR【4】，对不同的上采样倍数学习不同的卷积）。值得一提的是，[点云上采样](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%82%B9%E4%BA%91%E4%B8%8A%E9%87%87%E6%A0%B7&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)作为一个相对比较小众的研究课题，在近年的顶会、顶刊上发表的相关文章寥寥可数，而澳门大学的作者们恰恰没有引用我们在2020 ECCV发表的上采样工作PUGeo-Net【5】。我们是否可以合理的猜测此举是刻意为了避开我们呢？当然，从结果上看还是很成功的，这篇PU-EVA并没有被我们审到，并在一段时间之后才被我们注意到并发现抄袭现象。 相似点二：解决点云上采样的思路都是采用对每个稀疏点的邻域点进行[线性插值](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%8F%92%E5%80%BC&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)产生新的点，线性插值的权重由网络学习得到（学习方法略有不同） 相似点三：为了解释我们网络设计的初衷，我们单独列了一个Problem Formulation，来解释为何点云上采样问题可以表示成为学习邻域点的插值权重，后续我们根据这个Sec的公式，设计简单的模块来实现上采样功能。和我们方法一样，他们也单独弄了一个Sec III：Problem Formulation，并在此章节进行了\*\*像素级抄袭，\*\*直接看图。 相似点四：在实现任意倍数上采样时，他们和我们一样都是对学习到的[插值矩阵](https://www.zhihu.com/search?q=%E6%8F%92%E5%80%BC%E7%9F%A9%E9%98%B5&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)做了一个预采样，只不过他们通过[random](https://www.zhihu.com/search?q=random&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)的方式来实现，我们是通过网络自适应的学习到了这个插值矩阵中的顺序。（他们的方法是随机选择neighbor anchor，可以当作对预测的稠密点的随机下采样，我不知道有什么意义。。。但是在沟通过程中他们很执着认为这是他们的创新点） 可以看到，两篇文章中纵使实现细节有所不同，但是**主要的思路完全一致，重要的公式的推导部分也像素级抄袭**，我不相信这样两篇文章是属于“idea 撞车”“同期工作”，特别是他们**已经在看过我们论文**的前提下，作出很类似的工作，只能是抄袭，没啥好狡辩的。 我想再聊一聊我们当时开展这个工作的研究思路：首先我是2018年开始做点云上采样的，和之前一些注重[pointwise feature expansion](https://www.zhihu.com/search?q=pointwise%20feature%20expansion&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)的工作不同，我们先用网络预测局部切平面的参数来得到一个coarse prediction，这个学习到的切平面也可以帮助我们学习到法线信息，最后该工作PUGeo-Net发表于2020 ECCV。后续我开展了点云下采样工作，完成MOPS-Net【6】，思想是通过网络学习一个稀疏的采样矩阵，同时我们可以在网络学习的过程中自适应学习到这个采样矩阵中的重要性顺序，实现任意倍数下采样。受到这个工作的启发，后来我们探索了[上采样矩阵](https://www.zhihu.com/search?q=%E4%B8%8A%E9%87%87%E6%A0%B7%E7%9F%A9%E9%98%B5&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)的学习，结合我们之前在做点云上采样中关注局部结构的探索，我们先将上采样问题运用[泰勒展开](https://www.zhihu.com/search?q=%E6%B3%B0%E5%8B%92%E5%B1%95%E5%BC%80&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)描述成对于局部曲面上的点的线性插值问题。MAFU方法很简单，模型小，但是效果非常好，同时我们将当时探索的下采样矩阵中顺序的学习延伸到这个上采样问题，让MAFU实现了任意倍数的上采样。 插一句题外话，我们的下采样工作MOPS-Net在拒稿四次后现在还躺在arXiv里，不过他一方面帮助我完成了这篇MAFU；在解决大规模下采样问题时，我还发现了一种有效的[点云重构](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%82%B9%E4%BA%91%E9%87%8D%E6%9E%84&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)算法，促使我们完成了WarpingGAN【7】（2022 CVPR）；我们还将类似的[稀疏矩阵](https://www.zhihu.com/search?q=%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%9F%A9%E9%98%B5&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)学习应用到了其他场景，比如点云匹配CorrNet3D【8】（2021 CVPR）， 点云插帧IDEA-Net【9】（2022 CVPR）。所以说，拒稿很正常，就算没有成功发表，在研究过程中也会不断发现新的idea，助力下一个工作。跑题了跑题了。。。 综上可知，MAFU的整个研究思路是非常清晰的，是从2018年开始一步一步探索发现的。我很好奇澳门大学的同学们是怎么做到“只是参考了公式的部分，而方法是自己得出的”。 \----------------超无语的分割线---------------- 接下来梳理一下双方交涉的时间线。在2021年底，我忙于毕业，找工作，CVPR投稿等任务，没有关注到ICCV 2021的这篇抄袭论文（但是我li duo的瓜可没少吃呜呜结果吃到自己头上）。**4月2号**，我们发现了这个文章，并第一时间和一作联系，想确认有没有误会。 我导师的邮件 对面一作的回复 在反复**20+封邮件拉扯中，我们指出了他们陈列的各种证据的不合理与时间戳的自相矛盾之处。例如：在其中一封邮件中，对方提供了种种带有时间戳的材料，试图证明”PU-EVA的工作（包括方法和实验）在2020年11月份以前（即我们的MAFU在上传至arxiv之前）“已经全部完成。然而，如下图对方所提供的材料所示，他们生成这张最终用于ICCV**[**正式文章**](https://www.zhihu.com/search?q=%E6%AD%A3%E5%BC%8F%E6%96%87%E7%AB%A0&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A2551525417%7D)**可视化结果的图片已与2020年3月**份完成，而其他的材料又表明他们的想法在**2020年7月**才逐步成型，这足以证明他们试图伪造时间戳来制造假证据。 4月6号，我们在腾讯会议展开了一个半小时的讨论，会上他们承认论文的公式部分是“借鉴”，提出的解决方法是“上传一个arXiv version来cite我们的工作”。这种**零成本，零代价**的方式作为被抄袭者的弥补，即无先例，又十分可笑。开会时对面打组合拳，一方面对面导师多次暗示自己的人脉和资源，令我震惊。。。，另一方面又在不停的哭泣与卖惨，一时之间我差点忘记我才是受害者。 在我依然坚持表示4月14号将举报至ICCV后，他们于4月13号晚上十一点半告知我他们会自行撤稿，只是需要推迟到六月，原因是Yang Zhixin要**申请职称**。当时我很天真，感觉老师也许是无辜的，只是被学生坑了，于是便同意了。现在想来，他们以”怕影响评职称“为理由**要求拖延两个月再行撤稿，或许完全只是缓兵之计，毕竟现在时限到了他们又如此摆烂、装看不见我的消息，也许他们恰恰是利用这段充足的时间编造各种证据（毕竟在大量邮件和线上会议之后，他们已经完全知道我方攻击的点），做好了准备回应我向ICCV Chairs的举报。** 我坚持要在4月14向ICCV举报 4月13号对面终于同意自己撤稿，但是提出要延期 眼见到了六月份，我如期提醒对面撤稿的事情，他们并没有任何举动，直到现在（6月30号）也没有任何积极回复和进度展示，还是在玩拖字诀。 迟迟不回应，最后试图语音卖惨被我拒绝，然后就消失了 我是真的不明白，这一篇ICCV对澳门大学的同学和老师到底是有什么好宝贝的。**我已经让他可以以任何理由自行撤稿，也让他拿这个论文去评职称，推迟撤稿**，我真的给过很多机会了，我觉得我都是活菩萨下凡了，他们还是在糊弄我，是不是不发火就把别人当傻子啊？？？？？觉得我这么好拿捏吗？？？？？ \---------------快下班的分割线----------------- 总结： 1. 澳门大学于ICCV 2021发表的论文**PU-EVA涉及到对我们论文MAFU的抄袭，包括idea，方法，和公式部分的像素级抄袭。** 2. 事情从4月初到6月底，我们积极联络对面讨论事件，**在对方已经承认自己学术不端的情况下，仍然没有对学生，对导师做任何处理；三作一直神隐；堂堂澳门大学教授，以自己评职称为由延迟，推脱撤稿。** 这篇回答我是作为被抄袭文章MAFU的第一作者身份回答，**请勿骚扰或施压任何其他合作者，我的同学，朋友，和同事**。受限于时间篇幅有限，很多细节未能详细展开，我手上有完整的邮件记录，会议记录，聊天记录，我保留自己陈列所有证据的权利。 --- *Originally published on [cunkoujihe](https://paragraph.com/@cunkoujihe/pu-eva)*