研究内容

本团队所开展的研究内容是紧致化计算机视觉分析。基于深度学习的计算机视觉分析模型，因其超高的特征复杂度和模型复杂度，往往无法直接在低算力设备（如手机端/舰载/机载/星载/弹载）或高通量计算环境（如城市视频监控网络）中进行部署。模型性能与计算开销间的矛盾极大地阻碍了深度学习在军民领域的大规模应用推广。团队所提出的紧致化计算机视觉分析研究旨在去除传统计算机视觉分析框架中的冗余，从多维度对分析模型的构造和训练进行压缩，以降低算力、存储及功耗开销，进而为大规模城市视频监控、移动视觉计算、及高通量视觉计算等计算机视觉重大应用提供理论与技术支撑。

研究成果

团队已获得研究成果共发表重要期刊论文50篇（TPAMI论文6篇，IJCV论文2篇），中国计算机学会推荐A类国际会议长文88篇（一作/通讯论文50篇）。近五年发表的第一作者/通讯作者论文包括：TPAMI 5篇、IJCV 1篇、其它ACM/IEEE汇刊15篇，CVPR/ICCV/NeurIPS等中国计算机学会推荐A类国际会议长文39篇。团队的研究成果获2015年省自然科学二等奖（第2）、2016年教育部技术发明一等奖（第4）、2018年省科技进步一等奖（第1），2019年省青年科技奖等。获2020年国家杰出青年科学基金，2014年国家优秀青年科学基金、2017中组部特支计划青年拔尖人才，目前/曾主持国家重点研发专项（课题/子课题）、国家自然科学基金联合重点项目、中央军委科技委基础加强项目、中央军委科技委战略高技术专项（项目）、总参谋部十三五预研、总装备部十二五预研、科技部行业专项、以及腾讯/华为/滴滴等联合技术开发项目等。

招生要求

1.招生范围：人工智能、计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全、数学等相关专业全日制本科毕业生及硕士毕业生；

2.语言要求：英语6级或雅思6.0及以上；

3.其他要求：具有较好的数学基础及扎实的编程能力，有相关研究经验优先考虑。

注：团队博士研究生招生上限1人，硕士研究生招生上限3人

团队联络人：孙晓帅 xssun@xmu.edu.cn