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专家简介
擅长机器学习和深度学习有关的原理和实现,对于学界和业界的机器视觉现状和发展具有全面且深刻的认识,亲自复现过众多机器视觉的先进算法,包括但不限于对抗生成网络、人脸检测、行人检测和通用物体检测;创新性地提出和实现了检测相关算法,除了对于精度和速度的提升,尤其针对目前工业界亟待解决的增量目标检测做出了一些工作。1.运用深度卷积神经网络实现大规模通用物体检测,最多支持1000类常见物体的各种外观、视角、姿态、遮挡和光照情况下的检测和识别,在PyTorch框架下检测速度达到10FPS。2.利用与哺乳动物神经系统相似的原理,通过对人工神经网络神经元进行针对性的控制,实现增量式的目标检测,在不利用以前数据的情况下实现可检测类别的增加,效果达到世界领先水平。