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崔老师

YM260710607
【QSTOP20】【计算机视觉】
计算机
QS1-50
博士
发布时间:2026-09-24

【科研成果】

在 IEEE Transactions on Image Processing(TIP,中科院一区/CCF A类顶刊) 发表第一作者论文1篇;European Conference on Computer Vision(ECCV,计算机视觉三大顶会之一) 录用第一作者论文1篇;International Journal of Computer Vision(IJCV,计算机视觉顶刊) 在审第一作者论文1篇;Pattern Recognition(PR,中科院一区) 在审共同作者论文1篇;申请发明专利2项。

【研究方向】

大方向:计算机视觉、三维重建、生成式AI

细分方向:3D Gaussian Splatting(3DGS)三维场景生成与修复、图像/视频修复与编辑、多任务增量学习、知识迁移、开放世界感知、扩散模型(Diffusion Models)在三维视觉中的应用

【可指导区位】

可指导SCI一区至四区期刊及CCF A/B/C类会议论文撰写与投稿,重点覆盖CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、TIP、IJCV、PR等顶会顶刊;可指导三维重建、图像修复、多任务学习等方向的硕博毕业论文。

【指导经验】

具备扎实的科研训练与论文发表经验,熟悉从选题、实验设计、论文写作到投稿返修的完整科研流程,能够帮助学生系统推进科研项目。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

顶会顶刊发表经验丰富:以第一作者在TIP(CCF A类顶刊)发表,ECCV(CV顶会)录用,IJCV(CV顶刊)在审,深谙顶会顶刊审稿标准与论文创新逻辑;

代码能力扎实,实验指导细致:精通PyTorch、3DGS、Diffusion等框架与模型,能够手把手指导学生完成模型搭建、实验复现与调试优化;

工业界视角赋能学术研究:兼具头部科技企业与研究机构的工程实践经验,可帮助学生打通算法研究与实际应用的壁垒,增强论文工程价值;

全流程论文指导:从选题创新点挖掘、实验设计、论文框架搭建到投稿策略与审稿回复,提供闭环式辅导。


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在 IEEE Transactions on Image Processing(TIP,中科院一区/CCF A类顶刊) 发表第一作者论文1篇;European Conference on Computer Vision(ECCV,计算机视觉三大顶会之一) 录用第一作者论文1篇;International Journal of Computer Vision(IJCV,计算机视觉顶刊) 在审第一作者论文1篇;Pattern Recognition(PR,中科院一区) 在审共同作者论文1篇;申请发明专利2项。

【研究方向】

大方向:计算机视觉、三维重建、生成式AI

细分方向:3D Gaussian Splatting(3DGS)三维场景生成与修复、图像/视频修复与编辑、多任务增量学习、知识迁移、开放世界感知、扩散模型(Diffusion Models)在三维视觉中的应用

【可指导区位】

可指导SCI一区至四区期刊及CCF A/B/C类会议论文撰写与投稿,重点覆盖CVPR、ICCV、ECCV、ACM MM、TIP、IJCV、PR等顶会顶刊;可指导三维重建、图像修复、多任务学习等方向的硕博毕业论文。

【指导经验】

具备扎实的科研训练与论文发表经验,熟悉从选题、实验设计、论文写作到投稿返修的完整科研流程,能够帮助学生系统推进科研项目。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

顶会顶刊发表经验丰富:以第一作者在TIP(CCF A类顶刊)发表,ECCV(CV顶会)录用,IJCV(CV顶刊)在审,深谙顶会顶刊审稿标准与论文创新逻辑;

代码能力扎实,实验指导细致:精通PyTorch、3DGS、Diffusion等框架与模型,能够手把手指导学生完成模型搭建、实验复现与调试优化;

工业界视角赋能学术研究:兼具头部科技企业与研究机构的工程实践经验,可帮助学生打通算法研究与实际应用的壁垒,增强论文工程价值;

全流程论文指导:从选题创新点挖掘、实验设计、论文框架搭建到投稿策略与审稿回复,提供闭环式辅导。


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