基本信息
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个人简介
魏云超主要从事计算机视觉方面的相关研究,包括面向非完美数据的视觉认知,图像/视频的分割和物体检测,多模态数据建模等。在非完美数据的视觉认知方面,他提出了一系列原创的弱监督语义分割解决方案,他也由此成为该领域最早的主要推动者之一。通过改进传统监督学习的训练方式,使得神经网络可以在基于非完美数据标注的条件下训练出可靠的物体识别模型,实现了在训练中利用简单的图像标签作为监督信息,在测试中完成像素级语义分割任务。相关成果荣获中国图象图形学学会科学技术奖一等奖。这些研究工作减少了计算机视觉认知算法对标注数据的依赖,为实现非完美数据条件下的精确像素级视觉理解提供了可能,对一些完美标注数据难以获取的应用场景(如医学图像、农业图像等)具有重要的参考意义。他未来的研究重点是探索更加丰富多样的非完美数据形式,并集成到统一的机器学习框架中,为工业智能感知系统提供支持。
研究兴趣
论文共 208 篇作者统计合作学者相似作者
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时间
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合作机构
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING (2024): 382-394
Computerized Tomography Theory and Applicationsno. 2 (2024): 263-271
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligenceno. 99 (2024): 1-15
AAAI 2024no. 5 (2024): 5052-5060
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurementno. 99 (2024): 1-1
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONSno. Part C (2024): 121543-121543
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