研究方向

基于深度神经网络的目标检测、人体位姿估计和关键点定位 本项目旨在探索深度神经网络的入门知识，了解基础的数据科学概念、模型训练和评估方法，以解决目标检测领域当前存在的难题。我们致力于让参与者能够轻松快速地训练出高精度模型，并能够应用自己的数据集。在项目中，我们将按照以下步骤进行：首先，通过使用单个图像和网络摄像头作为输入，构建一个简单但有效的基础检测系统。接着，采用Mask-RCNN技术，实现对物体的检测，并准确找到它们在图像中的像素掩码。同时，利用Keypoint-RCNN方法，训练自定义的关键点检测模型，以实现对人体姿势的准确估计。我们还将利用AzureML的HyperDrive进行高并行的参数扫描，以加速模型训练过程。此外，我们将展示如何对困难样本进行采样，以进一步提升模型的性能。最后，通过AzureML进行经过训练的模型的部署，使其能够被实际应用和使用。通过参与本项目，您将深入了解深度神经网络的基本知识，掌握数据科学的核心概念，以及模型训练和评估的关键方法。同时，您还将具备解决目标检测领域挑战的能力，并能够利用自己的数据集训练出高精度模型。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

W. L

• 哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士，本科就读于电子科技大学软件工程学院；
• 研究领域涵盖人工智能、机器学习、深度学习、多模态表征学习、脉冲神经网络和信源信道联合编码等；
• 担任国际顶级会议AAAI，NeurIPS，期刊IEEE TCSVT的常任审稿人；
• 在IEEE TCSVT等中科院一区期刊和国际顶级会议上共发表论文7篇。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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