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title: Recruit - PKU VDIG
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<section>
<!--Swiper-->
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style="height: 400px;">
<div class="jumbotron text-center">
<h1 style="margin-top: 70px">Recruiting Information
</h1>
<p class="big"></p>
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<section class="well text-center text-lg-left margin-1">
<div class="container">
<h3 class="font-weight-bold text-lg-left">北京大学王选计算机研究所 VDIG 实验组</h3>
<hr>
<div class="row">
<div class="col-12">
<article class="thumbnail well slow-hover" style="padding-top: 20px;">
<!-- <div class="image-slow-wrapper"><img src="images/Publication01.png" alt=""></div> -->
<div class="caption">
<p class="lead margin-2 text-justify">
<!--   王勇涛，博士，北京大学副研究员，博士生导师，中国计算机学会青年计算机科技论坛CCF YOCSEF委员，中国图象图形学学会“视觉大数据”、“机器视觉”、“文档图像分析与识别”专委会委员。
2009年毕业于华中科技大学图像所，获博士学位。
2010年在新加坡南洋理工大学淡马锡实验室从事博士后研究工作。
目前主要从事计算机视觉与深度学习等感知方向的研究工作。
作为项目负责人先后承担了十余项科研项目，经费逾1600万元，包括3项国家自然科学基金、1项科技创新2030-重大项目课题、1项173计划重点项目课题、国家重点研发计划项目子课题、北京市自然科学基金，
以及与长安汽车、阿里巴巴、蚂蚁金服等知名企业的横向合作项目。
近五年，发表IJCV、TIP、PR、NeurIPS、ICCV、CVPR、ECCV、AAAI、MM等重要期刊/会议论文30余篇，申请发明专利20余项获授权7项，
多个技术成果落地应用到阿里巴巴、蚂蚁金服、百度、海信、航天科工集团相应产品或者原型中，
并指导学生多次在无人车/无人机场景感知（如CVPR 2018上举办的无人驾驶场景道路目标检测竞赛WAD、ECCV 2018上举办的无人机航拍目标检测竞赛VisDrone2018）国内外顶级评测竞赛上取得佳绩。
担任/曾任多媒体领域知名会议ICME 2021-2023领域主席（Area Chair）、WACV 2023领域主席（Area Chair）、人工智能领域顶会AAAI 2023-2024和IJCAI 2021 程序委员会资深委员（Senior Program Committee Member）。
曾获新加坡南洋理工大学“Tan Chin Tuan Fellow”（2019年）称号和奖励、北京大学王选计算机研究所“王选青年教师奖”（2020年）。
<br><br><br> -->
</p>
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</article>
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</div>
<h3 class="font-weight-bold text-lg-left">研究内容</h3>
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<!-- <div class="row">
<div class="col-12 section-border">
<article class="thumbnail well slow-hover" style="padding-top: 20px; padding-bottom: 20px">
<div class="caption">
<h4>1. 基础感知问题</h4>
<!-- <img class="pull-md-left img-inset-1" src="{{ BASE_PATH }}/images/recruit/xxx.png" style="width: 65%" alt="">-->
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  感知是计算机视觉和深度学习领域中的重要研究方向，依托无人驾驶场景，我们开展了针对计算机视觉感知基础问题的网络设计、优化与部署的基础研究：
<br>
  通用视觉模型设计：对图像基础编码网络进行研究，在分类、目标检测等基础计算机视觉问题进行验证。构建基于视觉或基于语言-视觉多模态的基础模型，提升模型泛化能力。
<br>
  3D感知模型设计：以针对多摄相机图像、激光雷达、毫米波雷达等的单模态或跨模态信息为输入，研究3D目标检测、目标追踪、路径预测、BEV语义分割、占据栅格网络预测、3D车道线检测等单任务或端到端多任务问题。
<br>
  模型优化：包括针对上述任务模型的自动机器学习/神经网络架构搜索、神经网络精度量化、知识蒸馏、自监督学习、数据增广等研究，从架构设计和训练方法上研究远距感知、车型迁移等关键问题，提升模型效率、泛化性能与鲁棒性。
<br>
  模型部署：针对以上模型与方法，在NVIDIA Orin等边缘计算平台进行实际工程部署与优化，培养全栈工程能力。
<br>
</p>
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</div>
<div class="col-12 section-border">
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<div class="caption">
<h4>2. 三维重建</h4>
<!-- <img class="pull-md-left img-inset-1" src="{{ BASE_PATH }}/images/recruit/xxx.png" style="width: 65%" alt="">-->
<p class="lead margin-2 text-justify">
  ......
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</p>
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<div class="col-12 section-border">
<article class="thumbnail well slow-hover" style="padding-top: 20px; padding-bottom: 20px">
<div class="caption">
<h4>3. 机器学习对抗攻击</h4>
<!-- <img class="pull-md-left img-inset-1" src="{{ BASE_PATH }}/images/recruit/xxx.png" style="width: 65%" alt="">-->
<p class="lead margin-2 text-justify">
  ......
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</p>
</div>
</article>
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</div> -->
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<h3 class="font-weight-bold text-lg-left">招收实习生</h3>
<hr>
<div class="row">
<div class="col-12">
<article class="thumbnail well slow-hover" style="padding-top: 20px;">
<!-- <div class="image-slow-wrapper"><img src="images/Publication01.png" alt=""></div> -->
<div class="caption">
<p class="lead margin-2 text-justify">
<!--   欢迎本科二、三年级同学报名实习，包括但不限于有意向保研、直博或需要申请推荐信的同学，希望你：
<br>
  1. 对科研工作有兴趣，有足够的自我驱动力，期待做出研究成果；
<br>
  2. 具备扎实的编程和数学基础，良好的英语水平；
<br>
  3. （非必要）有C/C++与Python & Pytorch基础的同学优先。
<br>
  请投递简历到[email protected]，简历请注明你的英语成绩和绩点排名。
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</p>
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