萧萧头下凹非寺。
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另一个计算机视觉大牛,回国任教!
曾是阿德莱德大学终身教授的沈春华表示,本月进入浙江大学,个人网站更新。
图源沈春华个人主页
过去几年,沈春华教授带领团队制作了RefineNet、FCOS等著名的AI算法,目前在Google Scholar的引用次数为3.3w,H指数达到92。
他曾在NeurIPS、CVPR、ICCV等顶会上发表顶会论文150余篇,并于2020年获得澳大利亚科研终身成就奖。
从个人主页来看,沈春华教授此次回国加入的是浙大的计算机辅助设计与图形学(CAD&CG)国家重点实验室。
这个实验室由潘云鹤院士牵头,包括何晓飞、周昆等计算机大牛都在其中。
目前,沈春华教授在阿德莱德大学的主页显示,他已于上个月离任。
一起来看看。
专注CV领域,一年被引次数超9k+
沈春华本硕毕业于南京大学,后于阿德莱德大学获博士学位。
2011年,沈春华进入阿德莱德大学计算机科学学院,先后担任高级讲师、副教授等职位;2014年,他成为阿德莱德大学计算机科学学院的终身教授。
近几年,阿德莱德大学的计算机视觉专业近几年一直在CS Rankings上名列前茅,而据CS Rankings显示,沈春华也是澳大利亚在3大CV顶会上发表论文最多的学者。
△图源CSRankings
2020年,沈春华获得澳大利亚科研终身成就奖,这份奖项会根据学术活跃年份和H指数等综合指标进行评选。
从Google Scholar官网显示来看,仅今年一年,沈春华教授的论文引用次数就达到9754次。
他究竟做出了哪些AI领域的成果?
提出过FCOS、SOLO等算法
沈春华教授最著名的几项研究,主要集中在目标检测、语义分割等方向。
其中之一,就是FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)目标检测算法,目前引用量已经达到1.3k+。
这是一个基于FCN算法的无锚点的目标检测模型,通过去掉像YOLO、SSD这类目标检测模型中常用的锚定框,实现设计参数更少、优化超参数、计算复杂等问题。
整体来说,FCOS相当于用逐像素的方法,提供了可与基于锚定框的方法媲美的目标检测效果。
除此之外,沈春华教授还在更早的时候(2017年)提出过一个RefineNet模型,目前论文引用量已经达到2k+。
这是一个基于ResNet残差思想设计的语义分割模型,通过采用各层级的特征让语义分割任务变得更加精准。
此外,他的团队还曾经提出过一项实例分割新方法SOLO,在部分性能上甚至超越了何恺明的Mask R-CNN。
这篇论文的一作是沈春华教授的学生王鑫龙,算法核心在于通过引入“实例类别”的概念,把实例分割问题转化为分类问题。
与Mask R-CNN相比,SOLO的架构更加简单,是一种单阶段实例分割的方法,但在性能上却强得多。
在COCO数据集上的实验结果显示,SOLO的效果普遍超过此前的单阶段实例分割主流方法,在一些指标上还超过了增强版的Mask R-CNN。
当然,在论文以外,沈春华团队也贡献了不少开源工具,其中最著名的一个就是AdelaiDet。
开源工具被多家厂商使用
做过目标检测、实例分割等方向的小伙伴,可能或多或少听过AdelaiDet。
这是一个开源多实例级检测应用工具箱,基于Detectron2开发,包含了不少如SOLO、FCOS等算法工作,有不少手机厂商曾经用过上面的模型,来优化一些影像上的功能。
△包含的部分模型
现在,AdelaiDet在GitHub上已经收获2.6k Star。
事实上,在回国任教前,沈春华教授也会在线上开授一些学术讲座:
△图源中科院自动化所
目前,从沈春华教授主页可以看到,他正在招收新的研究人员:
如果你(计划)从事机器学习、计算机视觉的科研、有兴趣加入我的研究小组(高年级本科生毕业设计、硕士生、博士生、访问学生、博士后、 研究员等都可以),请发邮件给我。
对于机器学习和CV方向感兴趣的小伙伴们,可以抓紧机会试一试了~
沈春华教授个人主页:
参考链接:
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