近日,我校吳小俊教授指導(dǎo)的博士學(xué)位論文《基于相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究》榮獲了2021年度中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(CSIG)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(徐天陽,吳小俊)。該獎項在全國范圍內(nèi)僅有十篇論文入選,參加競選的學(xué)位論文大多來自國內(nèi)的知名高校,這也是江南大學(xué)首次獲此殊榮。
隨著多媒體和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,生活中出現(xiàn)了大量的多媒體數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)著多模態(tài)及復(fù)雜關(guān)聯(lián)的特性,檢索需求已經(jīng)從單模態(tài)檢索轉(zhuǎn)化為了不同模態(tài)之間的交叉檢索。為此,博士生張東霖提出了“離散雙向矩陣分解的零樣本跨媒體檢索”方法,該方法可以通過雙向矩陣分解方案離散地學(xué)習(xí)到不同數(shù)據(jù)的共同表示,從而完成檢索任務(wù)。在該方向上取得的突破,榮獲了PRCV2021最佳論文獎(張東霖,吳小俊,庾駿)。
跨模態(tài)任務(wù)打破了視覺和自然語言之間的壁壘,而視覺和文本匹配則是跨模態(tài)中重要的先驅(qū)任務(wù)。來自實驗室的碩士生楊梟在該方向上也取得了突破,他所完成的一篇跨模態(tài)檢索工作在細(xì)粒度視覺文本匹配基礎(chǔ)上,進(jìn)一步設(shè)計了階段注意力模塊,額外加入了場景信息約束,補充了細(xì)粒度模態(tài)匹配中全局視覺信息的缺失,在跨模態(tài)匹配任務(wù)中取得了顯著效果,獲得了2021CCIS國際會議的最佳論文獎(楊梟,吳小俊,徐天陽)。
此前,在2021下半年人工智能領(lǐng)域頂級會議國際計算機視覺大會(IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV2021)上,我校團(tuán)隊與英國Surrey大學(xué)和清華大學(xué)合作榮獲了多模態(tài)視頻推理分析比賽MMVRAC中2項冠軍(吳聰,李榮昌,沈忠偉,徐天陽,吳小俊,JosefKittler,魯繼文)和第二屆CVPR反無人機Anti-UAV跟蹤競賽季軍(朱學(xué)峰、湯張泳,李輝,徐天陽,吳小俊,JosefKittler)。近年來我校大力推進(jìn)市校合作和國際合作,大力支持人工智能快速發(fā)展,我校在人工智能領(lǐng)域獲得的這些重要榮譽和獎項,將進(jìn)一步提高江南大學(xué)在國內(nèi)和國際人工智能領(lǐng)域的影響力,推動我校人工智能學(xué)院與計算機學(xué)院和先進(jìn)技術(shù)研究院的發(fā)展。
徐天陽(左四)獲得優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎
徐天陽博士會議現(xiàn)場發(fā)言
徐天陽優(yōu)博獲獎證書
獲得多項競賽獎項及最佳論文獎
楊梟獲得CCIS最佳論文獎
江南大學(xué)人工智能專業(yè)是對接人工智能領(lǐng)域開設(shè)的新型專業(yè),具有本、碩、博完整學(xué)位系列培養(yǎng)資格。目前具有專業(yè)教師28名,其中教授8名,博士生導(dǎo)師5名,副教授及青年博士教師20名。
本專業(yè)主要培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)地掌握和運用人工智能專業(yè)領(lǐng)域必需的基本理論和基本知識,具備良好的信息科學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)、計算機系統(tǒng)知識;訓(xùn)練學(xué)生具備扎實的工程實踐能力和良好的創(chuàng)新能力;引導(dǎo)學(xué)生養(yǎng)成良好的團(tuán)隊協(xié)作能力、管理能力、溝通能力和自我學(xué)習(xí)能力;輔助學(xué)生提升對實際智能場景開放性問題的分析能力與解決能力;使學(xué)生在智能系統(tǒng)集成、智能軟件設(shè)計與開發(fā)、智能應(yīng)用系統(tǒng)的管理與運維等領(lǐng)域掌握一項較強的應(yīng)用實踐技能,為使學(xué)生成為人工智能相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的行業(yè)骨干打下堅實基礎(chǔ)。
培養(yǎng)目標(biāo):本專業(yè)培養(yǎng)具有堅實數(shù)學(xué)理論和計算機學(xué)科基礎(chǔ)知識,具有運用人工智能專業(yè)理論和模型方法,富有創(chuàng)新精神和AI思維,富有寬廣的專業(yè)視野,能適應(yīng)人工智能產(chǎn)業(yè)及前沿領(lǐng)域的未來發(fā)展需求,掌握信息科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)字圖像處理、模式識別、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的知識體系與技能,具有良好的科學(xué)實驗素養(yǎng)和研究開發(fā)能力,能綜合運用所學(xué)知識與技能去分析和解決實際問題,能夠適應(yīng)國際化競爭的高級復(fù)合型人才。
主干課程:數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、程序設(shè)計、離散數(shù)學(xué)、計算機組成原理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理、軟件工程、人工智能導(dǎo)論、機器學(xué)習(xí)、模式識別、計算機視覺、計算機圖形學(xué)、自然語言處理、最優(yōu)化理論與方法、算法設(shè)計與分析、數(shù)據(jù)可視化、機器人與自主系統(tǒng)等。
畢業(yè)去向:本專業(yè)畢業(yè)生不僅具有良好的問題分析能力,且有較好的算法建模、快速學(xué)習(xí)與運用新知識的能力,能適應(yīng)智能算法與復(fù)雜場景融合的新模型設(shè)計、功能研發(fā)及場景應(yīng)用工作,具備較好的讀研升學(xué)基礎(chǔ)能力。麥可思調(diào)研報告反映,本專業(yè)學(xué)生具有較高的行業(yè)競爭力和就業(yè)薪資水平。學(xué)生的主要畢業(yè)去向有:1)國內(nèi)外高校繼續(xù)攻讀碩士、博士學(xué)位;2)行業(yè)頂尖或知名IT公司從事智能模型研究工作;3)國有大中型企業(yè)從事智慧信息化系統(tǒng)的開發(fā)、維護(hù)與管理工作;4)人工智能科研機構(gòu)(機器人研究所等)從事算法創(chuàng)新工作;5)自主創(chuàng)業(yè)。