鲜可，现为华中科技大学电子信息与通信学院讲师。本科和博士均毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，16年8月至17年9月在澳大利亚阿德莱德大学沈春华教授团队访学，19年3月至19年6月受邀在美国Adobe研究院实习。21年10月至23年11月，在新加坡南洋理工大学从事博士后研究工作。研究方向是计算机视觉和计算摄影学，近年来研究兴趣主要包括鲁棒深度估计、焦外散景渲染、神经生成/渲染/编辑等。截至2023年12月，在计算机视觉与模式识别领域已发表论文40余篇，其中以第一/通讯作者在IJCV/TIP/TMM以及CVPR/ICCV/ECCV/MM等本领域国际权威期刊和国际顶级会议上发表论文10余篇，谷歌学术引用1158，H-index指数18。

发表在CVPR2018 的ReDWeb 深度估计算法被美国国家工程院院士、IEEE Fellow、ACM Fellow、PAMI杰出研究员奖的获得者Richard Szeliski 教授写入计算机视觉教材《Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.》，该书被MIT、斯坦福、卡耐基梅隆、伊利诺伊香槟分校等世界知名高校采纳为“计算机视觉”课程的授课教材。研究的多个算法参与了CVPR 和ECCV 组织的算法大赛，分别夺得CVPR2023“New Trends in lmage Restoration and Enhancement Workshop”挑战赛之“镜头间散景效果变换（Lens-to-Lens Bokeh Effect Transformation）”赛道全球冠军、ECCV2020 组织的计算摄影AIM2020 之渲染逼真散景挑战赛全球亚军、CVPR2018 的鲁棒视觉挑战赛之单目深度预测赛道全球亚军、ECCV2020 的鲁棒视觉挑战赛之单目深度预测赛道全球亚军。

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