华中科技大学
导师风采
邵远杰
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:电子信息与通信学院
  • 所属专业: 信息与通信工程  、 电子信息
  • 邮箱 : shaoyuanjie@hust.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

2010年毕业于中国地质大学(武汉)通信工程专业,获工学学士学位,2013年毕业于中国地质大学(武汉)信息与通信工程专业,获工学硕士学位,2018年毕业于华中科技大学控制科学与工程专业,获工学博士学位,2018年11月至2022年2月为华中科技大学人工智能与自动化学院博士后。现为华中科技大学电子信息与通信学院副教授,主要从事机器学习和计算机视觉相关方面的研究工作,具体研究方向包括:小样本图像分类、小样本目标检测、图像复原和低质图像目标检测。

作为项目负责人主持了国家自然科学基金青年项目和GF科技重点实验室基金各1项,作为项目参与人先后参与了国家自然科学基金重点、联合基金重点、国家重点研发项目、面上项目、高分辨率对地观测系统重大专项等项目的研究,获得省部级一等奖1项,在PR、IEEE-TCSVT、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等国内外学术刊物及国际学术会议发表相关研究论文20余篇,其中以第一作者或通讯作者身份在中科院1区或CCF A类会议上发表论文共8篇,申请美国专利2项,已授权1项,申请中国发明专利8项,已授权8项。


团队展示

邵远杰副教授是国家防伪工程技术研究中心和数据科学与计算机视觉实验室的骨干教师。中心长期招收博士后,博士、硕士研究生,本科实习生, 欢迎电子信息、通信工程、数学、网络安全、人工智能、自动控制、计算机科学方向的同学参观、报考或推荐免试!实验室网址为http://bmal.hust.edu.cn

2023级毕业

2023届研究生毕业集体合照

实验室环境

研究生科研学习环境


项目情况

<>   国家自然科学基金青年项目,“基于深度自编码器构图的高光谱图像半监督分类方法研究” (项目编号:61901184),2020.1-2022.12,项目负责人。

<>   GF科技重点实验室基金项目,“基于深度学习的XXXX小样本场景分类方法研究”,2020.01-2021.12,项目负责人。

<>   国家重点研发项目,“出入境证件自主可控新型聚合物材料及智能化真伪识别装备研究”,(项目编号:2022YFC3301000),2022.10-2025.9,子课题负责人。

<>   国家自然科学基金联合基金项目,“复杂视频监控场景中人群异常行为分析”,(项目编号:U22B2053),2023.1-2026.12,项目参与人。

<>   国家重点研发项目,“面向检察办案的电子化签名与电子捺印全链条可信关键技术研究”,(项目编号:2022YFC3301700),2022.10-2025.9,项目参与人。

<>   国家自然科学基金重点项目,“高速飞行器光学成像末制导目标实时识别方法与关键技术” (项目编号:61433007),2015.1-2019.12,项目参与人。

<>   国家自然科学基金面上项目,“面向视频行人重识别的特征表达与度量学习方法研究” (项目编号:61876210),2019.1-2022.12,项目参与人。


报考意向
招生信息
电子信息与通信学院
硕士研究生
  • 序号
  • 专业
  • 招生人数
  • 年份
报考意向
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手机号码:
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毕业院校:
所学专业:
报考类型:
博士
硕士
报考年份:
个人简历*

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成绩单*

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其他材料:

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备注:
科研项目

<>   国家自然科学基金青年项目,“基于深度自编码器构图的高光谱图像半监督分类方法研究” (项目编号:61901184),2020.1-2022.12,项目负责人。

<>   GF科技重点实验室基金项目,“基于深度学习的XXXX小样本场景分类方法研究”,2020.01-2021.12,项目负责人。

<>   国家重点研发项目,“出入境证件自主可控新型聚合物材料及智能化真伪识别装备研究”,(项目编号:2022YFC3301000),2022.10-2025.9,子课题负责人。

<>   国家自然科学基金联合基金项目,“复杂视频监控场景中人群异常行为分析”,(项目编号:U22B2053),2023.1-2026.12,项目参与人。

<>   国家重点研发项目,“面向检察办案的电子化签名与电子捺印全链条可信关键技术研究”,(项目编号:2022YFC3301700),2022.10-2025.9,项目参与人。

<>   国家自然科学基金重点项目,“高速飞行器光学成像末制导目标实时识别方法与关键技术” (项目编号:61433007),2015.1-2019.12,项目参与人。

<>   国家自然科学基金面上项目,“面向视频行人重识别的特征表达与度量学习方法研究” (项目编号:61876210),2019.1-2022.12,项目参与人。


研究成果

Journal Article

<>   Wenxiao Wu, Yuanjie Shao, Changxin Gao, Jing-Hao Xue, NongSang, Query-centric distance modulator for few-shot classification. Pattern  Recognition, 2024: 110380.

<>   Zhimeng Xin, Shiming Chen, Tianxu Wu, Yuanjie Shao, WeipingDing, Xinge You, Few-shot object detection: Research advances and challenges. Information  Fusion, 2024: 102307.

<>   Ziwen Li, Yuanjie Shao*, Feng Zhang, Jinpu Zhang, YuehuanWang*, Nong Sang, Difficulty-aware Dynamic Network for Lightweight ExposureCorrection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology,2023.

<>   Yuanjie Shao, Wenxiao Wu, Xinge You, ChangxinGao, Nong Sang, Improving the Generalization of MAML in Few-shot Classificationvia Bi-level Constraint, IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology, 2023, 33(7): 3284-3295.

<>   Changqian Yu, Yuanjie Shao, Changxin Gao, Nong Sang*, CondNet:Conditional Classifier for Scene Segmentation. IEEE Signal Processing Letters.28: 758-762 (2021).

<>   Zhixiong Pi, Yuanjie Shao, Changxin Gao, Nong Sang,Instance-based feature pyramid for visual object tracking. IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology, 2021, 32(6): 3774-3787.

<>   Juncai Peng, Yuanjie Shao*, NongSang, Changxin Gao, Joint Image Deblurring and Matching with Feature-basedSparse Representation Prior, Pattern Recognition, 103:107300(2020).

<>   Yuanjie Shao, Nong Sang, Juncai Peng, Changxin Gao, Joint Image Deblurring andMatching with Blurred Invariant-Based Sparse Representation Prior, Complexity,2019 (2019).

<>   Yuanjie Shao, Nong Sang, Yacheng Li, Wenhao Li, Changxin Gao, Joint ImageRestoration and Matching Method Based on Distance-Weighted SparseRepresentation prior. Pattern Recognition Letter,135:160-166 (2020).

<>   Yuanjie Shao, Nong Sang, Chgangxin Gao, Li Ma, Spatial and Class Structure Regularized Sparse Representation Graph forSemi-Supervised Hyperspectral Image Classification, Pattern Recognition,2018, 81: 81-94

<>   Yuanjie Shao, Nong Sang, Chgangxin Gao, Representation Space-BasedDiscriminative Graph Construction for Semisupervised Hyperspectral ImageClassification, IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(1): 35-39.

<>   Yuanjie Shao, Nong Sang, Changxin Gao, Li Ma, Probabilistic class structureregularized sparse representation graph for semi-supervised hyperspectral imageclassification, Pattern Recognition, 2017, 63: 102-114.

<>   Yuanjie ShaoChangxin GaoNong Sang, “A Discriminant SparseRepresentation Graph-Based Semi-Supervised Learning for Hyperspectral ImageClassification”,Multimedia Tools and Application, 2017,76(8): 10959-10971.

 

Conference paper

<>   Xiangheng Shan, Dongyue Wu, Guilin Zhu, Yuanjie Shao*, NongSang, Changxin Gao, Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Image EmbeddingBalancing, IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference(CVPR), 2024.

<>   Ziwen Li, Feng Zhang, Meng Cao, Jinpu Zhang, Yuanjie Shao,Yuehuan Wang, Nong Sang, Real-Time Exposure Correction via CollaborativeTransformations and Adaptive Sampling, IEEE/CVF Computer Vision and PatternRecognition Conference (CVPR), 2024.

<>   Yuhang Wu, Tengteng Huang, Haotian Yao, Chi Zhang, Yuanjie Shao,Chuchu Han, Changxin Gao, Nong Sang, Multi-Centroid Representation Network forDomain Adaptive Person Re-ID, AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2022.

<>   Ziming Hong, Shiming Chen, Guo-Sen Xie, Wenhan Yang, Jian Zhao, YuanjieShao, Qinmu Peng, Xinge You, Semantic Compression Embedding for GenerativeZero-Shot Learning, In International Joint Conference on ArtificialIntelligence (IJCAI). 2022, 7: 956-963.

<>   Shizhen Zhao, Changxin Gao*, YuanjieShao, Wei-Shi Zheng, Nong Sang, Weakly Supervised Text-based PersonRe-Identification, 2021 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV),2021.

<>   Xiang Wang, Shiwei Zhang*, Zhiwu Qing, Yuanjie Shao, Zhengrong Zuo, Changxin Gao, Nong Sang*, OadTR:Online Action Detection with Transformers, 2021 IEEE International Conferenceon Computer Vision (ICCV), 2021.

<>   Xiang Wang, Shiwei Zhang, Zhiwu Qing, Yuanjie Shao*, Changxin Gao, Nong Sang, Self-Supervised Learningfor Semi-Supervised Temporal Action Proposal, 2021 IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.

<>   Yuanjie Shao, Lerenhan Li, Wenqi Ren, Changxin Gao, Nong Sang*, DomainAdaptation for Image Dehazing, 2020 IEEE Conference on Computer Vision andPattern Recognition (CVPR), 2020, Seattle, USA, 2020.

<>   Shizhen Zhao, Changxin Gao*, Yuanjie Shao, Lerenhan Li,Changqian Yu, Zhong Ji, Nong Sang, GTNet: Generative Transfer Network forZero-Shot Object Detection, The Thirty-Fourth AAAI Conference on ArtificialIntelligence (AAAI), 2020.

<>   Yuanjie Shao, NongSang, Changxin Gao and Wei Lin, Joint Image Restoration and Matching Based on Distanced-WeightedSparse Representation, ICPR, 2018.

<>   Yuanjie ShaoChangxinGaoNong Sang, “A Discriminant Sparse RepresentationGraph-Based Semi-Supervised Learning for Hyperspectral Image Classification”,The 1st CCF Chinese Conference on Computer Vision, CCCV,2015.


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