2023-08-050次浏览来源:网络
(【硕博士推荐】国内有哪些不错的CV(计算机视觉)团队?)
来源:深度学习技术前沿
编辑:Evans
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【导读】
计算机视觉是当前人工智能领域的超级热门,
本文为大家总结了当前国内比较优秀的计算机视觉团队信息,希望
能
在大家申请硕士或者博士的过程中,提供一些参考信息!
有答案列出了各个组,但没有给出各个组的信息。下面我列一下我认识的交流讨论过学术的老师(随机排序),从一线城市北上广深到各大985强校。
中科院
1.李子青,雷震,朱翔昱:人脸识别强组。人脸识别做得特别早,从传统方法一直做到了深度学习方法,在中科院和MSRA培养了很多学生/实习生,包括:闫俊杰(商汤研究院副院长),朱珑(依图CEO),山世光,乔宇,易东(赢识科技创始人之一),廖胜才(IIAI)等等。去年加盟了西湖大学。
2.王金桥,唐明:产学研结合特别好,组里计算资源非常强。组里范围好,学长学弟们合作挺多。
3.陈熙林,山世光,王瑞平,韩琥:原来主要做人脸,产出很强,现在做CV很多方向了。孵化了中科视拓。山老师也是华尔兹的发起人之一。陈老师,山老师都在CMU访问过很久,视野很好。跟陈老师交流过2次,包括如何带学生,如何做好的研究,受益匪浅。
4.赫然:人脸识别做得强,与赫老师组交流过一些学术的进展与动态,收获很多。
5.中科院程健:网络加速做得特别好。由于这个方向是工业界刚需,所以程老师跟工业界合作很多。
清华
鲁继文:论文产出高,早期做face,metriclearning,现在做CV的很多方向了,增强学习与CV结合的论文最近发得较多。跟鲁老师打交道,感觉精力特别好,总有使不完的力量。
北大
王勇涛:做detection,文字识别做得特别好。王老师本科是数学出身,所以喜欢以数学的眼光来看CV。
北邮
邓伟洪:一直做人脸方向,做得很好。跟滴滴合作较多。
北航
黄迪:主要做3Dface,3D点云,detection,做得非常好。与黄老师交流较多,黄老师是工作非常勤奋,责任心非常强。去参加CVPR等会,每个poster都会去看,对行业新进展新知识保持强的渴求。
复旦
付彦伟:小样本学习做得特别好,最近也做人脸识别的研究。
同济
赵才荣:赵老师跟我说,同济传统专业是土木和汽车,但近些年分数最高的专业是计算机(AI).赵老师主要做ReID,文字识别,对学生很负责。
上海科技
高盛华:科研水平高,对学生特别好。
深圳先进院
乔宇,彭小江:人脸识别,行为识别做得很强。彭老师很拼,科研和工程能力都很强。
南方科大
张建国,于士琪:张老师刚回国,张老师原来跟大牛CordeliaSchmid工作了很久,治学严谨。于老师人脸检测做得好,注重跟工业界的结合。
中山大学
郑伟诗:ReID做得非常强。郑老师由于驻颜有术,所以学生们都称他为不老的Jason.
华南理工
谭明奎:谭老师自己是机器学习出身,数学功力好。喜欢做一下CV+ML的科研.注重培养学生.
哈工大
左旺孟:左老师一直在一线做科研,属于发自内心热爱科研。主要做LowLevelComputerVision(LLCV).跟左老师交流,感觉左老师其实对CV各个方向的前沿都理解很深,远远不止LLCV。与港理工张磊老师合作较多。
西北工大
聂飞平,王琦:聂老师主要是做机器学习,CV做得较少。聂老师论文非常强.王老师非常低调,但水平很高。王老师做了很多非常实用的研究。
西安交大
孟德宇:孟老师主要是做机器学习,
noisemodeling,
self-pacedlearning做得非常好。孟老师在CMU访问过挺长时间,当时我正好在CMU实习,所以交流较多。
西安电子
董伟生:低秩表示,lowlevelcomputervision做的很强。性格温和,对学生很好。
电子科大
沈复民:本科数学出身,做哈希做得特别好。学术上与IIAI的邵老师和刘力合作较多。现任考拉悠然科技的CEO。
李文:刚从ETH回国,domainadaptation做得非常强,指导学生非常细致。
华中科大
王兴刚:师从刘文予,白翔,Prof.AlanYuille,屠卓文,做CV很多方向且都做得特别好。对CV前沿技术跟踪快。性格大方开朗。与地平线合作较多。
厦门大学
纪荣嵘:纪老师多媒体方向,图像检索,网络加速做得很强。
中国海洋大学
董军宇,孙鑫:董老师在瓦特大学读博时做得是texture方向,做得非常好。后来在海洋大学主要研究用视觉技术进行海洋图像的分析。近年来转做通用CV了。董老师对学生非常好,性格豪爽,跟英国很多大学有connections.
这里重点再列一下香港高校的计算机视觉团队!
CUHK:
HKUST:
HKU:
CityUofHK:
HKPolyU:
HKBU:
重磅!DLer-
计算机视觉&Transformer
群已成立!
大家好,这是
计算机视觉&Transformer
论文分享群里,群里会第一时间发
布最新的Transformer前沿论文解读及交流分享会
,主要设计方向有:
图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、视频超分、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计
等内容。
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