陆昊

个人信息Personal Information

副教授   硕士生导师  

性别:男

在职信息:在职

所在单位:人工智能与自动化学院

学历:研究生(博士)毕业

学位:工学博士学位

毕业院校:华中科技大学

学科:模式识别与智能系统

其他联系方式Other Contact Information

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通讯/办公地址 :

个人简介Personal Profile

    陆昊,男,1991年出生,中国地质大学(武汉)本科(2009.9-2013.6),华中科技大学博士(2013.9-2018.6),导师曹治国教授,澳大利亚阿德莱德大学沈春华教授课题组访问学生(2016.8-2017.9)与博士后(2018.9-2020.8),2020年11月起任华中科技大学人工智能与自动化学院副教授。

    其研究方向为计算机视觉,细分研究领域包括:

    i) 稠密预测涵盖计算机视觉中一系列的逐像素标记任务,包括:图像抠图、语义分割、深度估计、图像去噪等。我当前的研究工作主要尝试解答如何更好的恢复出深度网络编码过程中丢失的细节信息,如人物发丝、物体边缘等。

    ii) 目标计数解决如何从图像中估计感兴趣对象的数量,特别是稠密对象。我感兴趣的研究对象主要包括视频监控中的人群以及田间开放环境下的作物。

    iii) 迁移学习问题几乎出现在所有和计算机视觉相关的任务中,它主要尝试弥补因数据分布差异导致的性能下降。我的研究工作集中在迁移学习中一种更贴近现实的问题设定,即领域适应。

    iv) 计算机视觉在农业/植物相关领域的应用是我自读博以来一直坚持的方向,该方向包含了绝大多数主流视觉问题,只是研究对象更加具体,研究问题更加面向应用,例如开花状态识别(纹理识别)、品种鉴别(细粒度视觉分类)、穗检测(目标检测)、苗计数(目标计数)、棉桃分割(语义分割)等等。

    陆昊博士目前已在计算机视觉与模式识别领域的顶会(ICCV、ECCV、CVPR)、顶刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transactions on Image Processing、Pattern Recognition)以及农业/植物相关交叉学科领域包括 Agricultural and Forest Meteorology、Frontiers in Plant Science、Plant Methods、Computers and Electronics in Agriculture、Biosystems Engineering 等国际权威期刊发表或录用论文40余篇;曾获欧洲农业工程协会颁发的杰出论文奖;作为主要研发人员参与研发的田间作物发育期自动观测系统已在国内各省广泛应用并荣获日内瓦国际发明展铜奖。

    其受邀担任十余种会议与期刊的审稿人,包括CVPR、SIGGRAPH Asia、TPAMI、TCYB、TCSVT、PR、WACV、ACCV、ICIP、ICPR、PLME、COMPAG、BIOSYSENG、GRSL、EAAI、Sensors等。

    科研之外,我热爱羽毛球,水平在业余中属中高段。


    本人目前尚有2名考研硕士招生指标(2021年9月入学)!希望报考学生有对科研的热情和潜心钻研问题的毅力,有扎实的编程功底,有较好的数学与人工智能专业理论基础以及流畅的英语阅读和写作能力。本人注重培养学生发现问题、思考问题、解决问题的能力,以成长为能在科研上独挡一面的人为目标;此外,在论文写作上也会给予学生全方位指导,鼓励学生在专业顶级会议和顶级期刊上发表高水平、有影响力的论文。欢迎有志投身人工智能与计算机视觉领域的热忱学子报考本人的研究生!(联系邮箱:hlu@hust.edu.cn)


代表性论文

[1] Hao Lu, Yutong Dai, Chunhua Shen, and Songcen Xu, "Index Networks", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020. (CCF A类 期刊,2019年影响因子:17.861)

[2] Hao Lu, Yutong Dai, Chunhua Shen, and Songcen Xu, "Indices Matter: Learning to Index for Deep Image Matting", In Proc. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 3266-3275, 2019. (CCF A类 会议,计算机视觉三大顶级会议之一)

[3] Hao Lu, Lei Zhang, Zhiguo Cao, Wei Wei, Ke Xian, Chunhua Shen, and Anton van den Hengel, "When Unsupervised Domain Adaptation Meets Tensor Representations'', In Proc. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 599-608, 2017. (CCF A类 会议,计算机视觉三大顶级会议之一)

[4] Hao Lu, Chunhua Shen, Zhiguo Cao, Yang Xiao, and Anton van den Hengel, "An Embarrassingly Simple Approach to Visual Domain Adaptation'', IEEE Transactions Image Processing, vol. 27, no. 7, pp. 3403-3417, 2018. (CCF A类 期刊,2019年影响因子:9.34)

[5] Hao Lu, Zhiguo Cao, Yang Xiao, and Yanjun Zhu, "Two-dimensional subspace alignment for convolutional activations adaptation'', Pattern Recognition, vol. 71, pp. 320-336, 2017. (CCF B 期刊,2019年影响因子:7.196)

[6] Liang Liu+, Hao Lu+, Hongwei Zou, Haipeng Xiong, Zhiguo Cao, and Chunhua Shen, "Weighing Counts: Sequential Crowd Counting by Reinforcement Learning", In Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020. (同等贡献,CCF B 会议,计算机视觉三大顶级会议之一)

[7] Haipeng Xiong+Hao Lu+, Chengxin Liu, Liang Liu, Zhiguo Cao, and Chunhua Shen, "From Open Set to Closed Set: Counting Objects by Spatial Divide-and-Conquer", In Proc. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 8362-8371, 2019. (同等贡献,CCF A 会议,计算机视觉三大顶级会议之一)

[8] Hao Lu, Zhiguo Cao, Yang Xiao, Zhiwen Fang, and Yanjun Zhu, "Toward Good Practices for Fine-Grained Maize Cultivar Identification with Filter-Specific Convolutional Activations", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 15, no. 2, pp. 430-442, 2018. (CCF B 期刊,2019年影响因子:4.938)

[9] Hao Lu, Zhiguo Cao, Yang Xiao, Bohan Zhuang, and Chunhua Shen, "TasselNet: Counting maize tassels in the wild via local counts regression network", Plant Methods, vol. 13, no. 79, 2017. (2019年影响因子:3.61)

[10] Hao Lu and Zhiguo Cao, "TasselNetV2+: A Fast Implementation for High-Throughput Plant Counting from High-Resolution Imagery", Frontiers in Plant Science, vol. 11, no. 541960, 2020. (2019年影响因子:4.402)

完整论文列表详见个人谷歌学术主页:https://scholar.google.com/citations?user=Ly2qWWgAAAAJ&hl=en


更多信息详见个人主页:https://sites.google.com/site/poppinace/


  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
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