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中科院科研项目介绍

项目简介

致力于帮助申请出国的本科生及优秀高中生打造私人定制的科研项目实践,为选择大学专业及进入实验室做好全方位的准备。我们将针对学生的爱好和专业需求,选取学术前沿领域的代表性问题进行定制课程设计,并挑选世界一流学府的精英导师与学生进行零距离的双语科研辅导。项目期间,导师将全程带领学生调研该专业领域背景理论,热点问题及未来发展方向,辅导学生完成一个专业领域的定制科研项目;学生将全程进入真实的科研环境,感受世界名校科研氛围及生活环境,并领略到科研的真正乐趣所在。在实习结束后,导师将根据学生的表现出具专业推荐信。

项目优势

不同于以往的实习经历,本项目旨在帮助学生深入了解国内&国际名校实验室科研环境,让学生真正了解如何从事科研工作,怎样从基础知识入手,再一步步深入直到完成一个科研项目,本项目可以帮助学生更加清晰的了解自己所在的专业以及未来发展前景,为学生之后的申请奠定一个良好又扎实的专业基础。主要亮点包括:


Ø 国际前沿领域定制项目提升科研背景 

Ø 顶尖学术导师专属推荐信

Ø 专业认知及未来职业规划

Ø 提升科研能力及相关技能,培养科研素养

Ø 拓宽学术人脉,收获志同好友

副教授及副研究员科研项目介绍

计算机视觉方向(计算机视觉与图像理解)

简介:

由于互联网和视频、图像采集技术的发展,人类接收到的超过90%的信息是通过图像、视频为代表的视觉信息模态记录和传播。作为人类与机器的一种主要感知模态,视觉信息翔实地刻画了自然和社会的场景、细节、行为和活动,对于认知世界和改造世界具有不可替代的作用。利用计算机对视觉信息进行建模、分析、理解与应用,进而为各类机器智能系统提供算法逻辑,是计算机视觉与图像理解技术的使命与目标。

计算机视觉与图像视频理解是一类最基础、方法体系最完善的计算机应用技术。自上个世纪50年代学科创立,计算机视觉技术的发展主要有两条主线,即以韦伯,T. Poggio等人所倡导的仿生主义(模拟生物视觉成像和感知机理)和以J. Malik、T. Kanade、Yann Lecun等人所倡导的数据/几何处理思路。基于数据/几何的建模思想和方法借助大数据和高性能计算的发展占领了当前绝大多数视觉分析任务的制高点,然而核心的视觉感知/认知理论的突破仍需时时参考和借鉴仿生主义思想。

计算机视觉与图像视频理解是当前人工智能领域当中发展最迅速,技术更新最快,使用场景最广泛的技术之一,在网络多媒体应用(抖音、头条、快手、百度等)、服务机器人、智慧城市(视频监控、行人识别、行为分析与预警、智能医疗诊断)、自动驾驶、智能终端(手机、智能摄像头、无人机等)、遥感信息处理(高精地图、遥感成像与识别)等新兴科技领域和产品当中都有广泛的应用。计算机视觉与图像视频理解在各类场景中的大量使用,反过来又极大地促进了计算机视觉学科的自身发展,体现了蓬勃的活力,比如该领域的顶级会议与期刊上每年都有上千篇高水平论文发表,为相关研究者提供了重要的参考。

本项目着重介绍计算机视觉与图像理解的基础理论与方法,系统介绍如何从视觉内容中提取颜色、纹理、形状等信息,讲解视觉几何基本概念,介绍如何对视觉场景进行结构化分析、实现标定、匹配和运动估计,介绍图像视频深度学习方法,并介绍实现图像\视频的分类、目标检测、场景理解和语义分割的关键技术。

本项目为计划申请计算机视觉、图像处理、机器学习、多媒体分析与理解、人工智能等专业的学生所设计。通过本课程深入浅出的指导,同学们能够掌握最基本的计算机视觉和图像处理基础理论与方法,掌握前沿的深度学习知识,培养利用相关技术解决实际问题的能力,最后通过完成一次计算机图像识别与检索的大作业,让学生们亲自搭建一个基于深度学习框架的图像\视频搜索引擎。实习结束后,导师会根据学生表现出具推荐信。


内容:

本项目属于计算机视觉与图像视频理解相关课题,项目将系统介绍如何从视觉内容中提取颜色、纹理、形状等信息,讲解视觉几何基本概念,介绍如何对视觉场景进行结构化分析、实现标定、匹配和运动估计,介绍图像视频深度学习方法,并介绍实现图像\视频的分类、目标检测、场景理解和语义分割的关键技术。

指导老师将面对面悉心指导,深入浅出地介绍复杂的图像处理、视觉几何、视觉特征提取、视觉分类、检测、分割及相关深度学习等技术,结合这些知识搭建能实际运行的图像视频处理平台。手把手地指导学生进行代码实现,带领学生通过对问题本质的分析、再到方法的实现,最后到完成代码的展示。实现科研全过程地指导,并在此过程中学习科研写作的基本方法与技巧。


师资背景:

指导教师为知名研究所的课题组负责人,副研究员,硕导。十多年来一直从事计算机视觉、多媒体分析、模式识别与机器学习的科研与教学工作。累计发表CCF-A类顶级会议和包括TPAMI、TIP、TKDE、TMM、TCSVT等IEEE/ACM 汇刊(transactions)论文40余篇,出版专著一部。主持或参与多项国家重点研发、973、863和基金委项目,是TPAMI、TIP、TMM、TKDE、TCSVT等期刊的审稿人,多次担任顶级会议的领域主席(area chair)。与美国卡内基梅隆大学、弗吉尼亚理工大学、德州大学等著名高校保持长期合作,与微软、腾讯、阿里、百度、华为等知名互联网企业保持紧密合作。


招生对象及要求:

面向大二以上,计划申请计算机视觉、图像处理、机器学习、多媒体分析与理解、人工智能等专业的优秀本科生。为了让学生可以更好的完成科研项目,项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。


项目难度:★★★,报名建议:对计算机视觉、机器学习、人工智能等学科感兴趣,具备一定编程能力的同学,建议最少掌握一种高级编程语言(C++、Python、Matlab),本项目将采用Python语言完成项目。

参考教材和预习资料:

Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition). David. A. Forsyth, 2012.

计算机视觉中的数学方法,吴福朝,2008.

Programming computer vision with python, Jan Erik Solem, 2012.

Applied machine learning, David. A. Forsyth, 2019.


行程安排:

Step1:远程项目指导:项目开始前2周—1个月组成学习讨论群,项目导师及助教随时为同学们答疑解惑,介绍项目背景,发放预习资料(包括相关文献及需要掌握的软件技能等),专业问题请教专业导师,行程安排请教贴身助教;

Step2:项目集中进行时:专业导师面对面授课指导,研讨国际前沿研究热点问题及领域发展方向,引领同学们完成一个领域前沿定值科研项目,充分发挥每位同学的科研精神和探索能力,掌握科学研究的基本思想与方法,并从中体会到乐趣;

Step3:远程项目指导:项目结束后2周—1个月,延展性问题随时请教导师,完成项目总结,撰写详细的总结报告,梳理项目内容,思考后续发展方向


报名方式:

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