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北理工科研團(tuán)隊(duì)發(fā)表的高被引(ESI)論文被歸入Computer Science領(lǐng)域同一出版年最優(yōu)秀的前1%之列


  

  根據(jù)Web of Science中Essential Science Indicators的數(shù)據(jù),我校光電學(xué)院許廷發(fā)教授科研團(tuán)隊(duì)發(fā)表的SCI論文成為ESI數(shù)據(jù)庫(kù)的高被引論文,這一數(shù)據(jù)表明根據(jù)對(duì)應(yīng)領(lǐng)域和出版年中的高引用閾值,到2020年1月/2月為止,該篇論文受到的引用次數(shù)已將其歸入Computer Science領(lǐng)域同一出版年最優(yōu)秀的前1%之列,其學(xué)術(shù)價(jià)值得到了該領(lǐng)域內(nèi)全球研究者的關(guān)注與肯定。

  科研論文Scale-Aware Fast R-CNN for Pedestrian Detection,(第一作者:李佳男博士;通訊作者:許廷發(fā)教授), 發(fā)表在IEEE Transactions on Multimedia,該期刊由美國(guó)電氣和電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)發(fā)行,近5年的影響因子為5.551。

  論文針對(duì)不同尺度的行人目標(biāo)存在不同的特征模式、輸入目標(biāo)尺度變化導(dǎo)致的類(lèi)內(nèi)差異會(huì)極大增加目標(biāo)檢測(cè)模型的學(xué)習(xí)難題和挑戰(zhàn),提出了對(duì)不同尺度的目標(biāo)采用“分而治之”的策略,在共享底層共有特征以保證計(jì)算效率的同時(shí),運(yùn)用專(zhuān)屬網(wǎng)絡(luò)分支分別捕獲不同尺度目標(biāo)的特有高層特征,并進(jìn)行獨(dú)立預(yù)測(cè)和尺度自適應(yīng)融合,增強(qiáng)了模型對(duì)于輸入尺度變化的魯棒性。該方法簡(jiǎn)單易行,可有效應(yīng)用于真實(shí) 復(fù)雜場(chǎng)景下的行人檢測(cè)。更為重要的是,該方法為提高檢測(cè)模型對(duì)于輸入變化的魯棒性提供了一種有效的實(shí)用性新思路,被廣泛借鑒和應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的其他各種任務(wù)中。

圖 提出的尺度感知的行人小目標(biāo)檢測(cè)框架

  

  第一作者簡(jiǎn)介:

  李佳男,北京理工大學(xué)光電學(xué)院2013級(jí)直博生,師從許廷發(fā)教授,研究方向?yàn)楣鈱W(xué)成像探測(cè)與識(shí)別、圖像與視頻處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多媒體。2015年由國(guó)家高水平公派留學(xué)項(xiàng)目資助前往新加坡國(guó)立大學(xué)(NUS)進(jìn)行為期兩年的博士生聯(lián)合培養(yǎng),外方導(dǎo)師為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域著名學(xué)者顏水成,馮佳時(shí)教授。

  讀博期間,曾獲得王大珩高校學(xué)生光學(xué)獎(jiǎng)、博士研究生國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金、北京理工大學(xué)高水平博士學(xué)位論文育苗基金、北京理工大學(xué)優(yōu)秀研究生學(xué)位論文等多項(xiàng)創(chuàng)新人才獎(jiǎng)勵(lì),并獲得2017年ImageNet國(guó)際大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽目標(biāo)定位任務(wù)的團(tuán)隊(duì)冠軍。累計(jì)在IEEE TPAMI、TVCG、TCSVT、TMM等SCI期刊以及CVPR、ICLR、NeurIPS等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表論文16篇,其中第一作者9篇,總引用次數(shù)超過(guò)1200次。同時(shí),還多次擔(dān)任IEEE TCSVT、TMM等SCI期刊以及ICCV 2019、CVPR 2020、ECCV2020等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議的審稿人。

  通訊作者簡(jiǎn)介:

  許廷發(fā),教授,博導(dǎo),國(guó)家一級(jí)重點(diǎn)學(xué)科“光學(xué)工程”責(zé)任教授,光電成像技術(shù)與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。近年來(lái)帶領(lǐng)其科研團(tuán)隊(duì)圍繞光電成像探測(cè)與識(shí)別、高光譜計(jì)算成像處理等方向不斷深化研究。主持承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金委重大科研儀器專(zhuān)項(xiàng)等項(xiàng)目30多項(xiàng)。在國(guó)際、國(guó)內(nèi)等系列期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文120余篇,其中被SCI/EI收錄80余篇。以第一發(fā)明人申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利15項(xiàng),已授權(quán)和公示8項(xiàng)。獲國(guó)防科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng),獲軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng),獲北京市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。科研團(tuán)隊(duì)取得的創(chuàng)新性研究成果為學(xué)校一流學(xué)科建設(shè)作出了貢獻(xiàn)。

  

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