王鹏


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基本信息 The basic information

王鹏

计算机学院

博士研究生毕业

工学博士

教授

综合介绍 General Introduction

教育经历 Education Experience

于2004和2011年在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院分别获得学士和博士学位。

工作经历 Work Experience

博士毕业后在澳大利亚阿德莱德大学(根据CSRanking过去10年的统计,阿德莱德大学在计算机视觉方向排名全球第三)从事科研工作。

2017年加入西北工业大学计算机学院担任教授博导。

教育教学 Education And Teaching

本科生课程(主讲):《计算机视觉中的深度学习》

博士生课程(参与):《计算机视觉》

招生信息 Admission Information

诚挚欢迎有志于从事计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能前沿方向研究的同学加入我的团队,报考我的硕士、博士和博士后。请通过邮件与我联系。

— 本课题组学术气氛热烈浓厚,与国内外众多一流高校有着长期密切的交流合作。我会为每位研究生安排一名国内外知名年轻学者作为共同导师,联合培养。

每位博士生和部分优秀硕士生均有6-24个月出国研修机会。课题组每年会参加Valse论坛。资助每一位有论文录用的学生去国外开会。

— 本实验室拥有一流的科研环境,配有超算服务器20余台,高性能GPU近百块,满足大规模机器学习算法模型的训练与测试。另为每个研究生单独配有一台GPU工作站,用于日常程序调试。 

— 对于有意进入本课题组实习的优秀本科生,希望能保证在实验室工作一年以上并且每周16个小时的工作时间。

荣誉获奖 Awards Information

多次带领本科生或低年级研究生在国内外各类人工智能大赛中名列前茅。

— OCR领域顶级AI竞赛ICDAR 2019美团中文招牌识别竞赛检测和识别两个单项第一(与华南理工、阿德莱德大学联合组队),本课题组参与人员为两名低年级研究生。

— OCR领域顶级AI竞赛ICDAR 2019任意形状场景文字识别竞赛拉丁文字识别单项第4名,主力为大三学生。

— 百度点石2019第二届中国“高分杯”人工智能农作物识别竞赛第3名(预赛第一),主力为一名大三学生。、

— Kaggle 2019 Humpback Whale Identification Challenge Gold Medal.  

— ChinaMM 2018京东时尚AI挑战赛单品搜索单项第3名,主力为一名大四学生。

科学研究 Scientific Research

本人长期从事计算机视觉、机器学习及人工智能前沿方向的科学研究。研究方向包括视觉—语言交互、神经网络结构搜索、目标重识别、文本图像识别、目标检测与跟踪等(具体内容请参见我的个人网页)。在TPAMI(根据SJR Journal Rankings,在所有人工智能期刊中排名第一)、IJCV(根据SJR Journal Rankings,在所有人工智能期刊中排名第二)、CVPR、ICCV、ECCV(计算机视觉领域三大顶级会议)、AAAI、IJCAI(人工智能领域两大顶级会议)等国际期刊与会议发表多篇论文,并担任TPAMI、TCSVT、CVIU、Neurocomputing等期刊的评审工作。 

社会兼职 Social Appointments

— 中国模式识别与计算机视觉大会(PRCV2019)组织委员会主席

— 中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)西安副主席

— 中国图象图形学会(CSIG)文档图像分析与识别专委会委员

— 中国图象图形学会(CSIG)成像探测与感知专委会委员

学术成果 Academic Achievements

部分期刊论文

P. Wang*, Q. Wu*, C. Shen, A. Dick, A. van den Hengel. FVQA: Fact-based Visual Question AnsweringTPAMI, 2018. (*=equal contribution) 

— Q. Wu, C. Shen, P. Wang, A. van den Hengel, Anthony Dick. Image Captioning and Visual Question Answering based on Attributes and External Knowledge. TPAMI, 2017. 

P. Wang, C. Shen, A. van den Hengel, P. H. S. Torr. Large-scale Binary Quadratic Optimization Using Semidefinite Relaxation and Applications. TPAMI, 2016.

P. Wang, C. Shen, A. van den Hengel, P. H. S. Torr. Efficient Semidefinite Branch-and-for MAP-MRF Inference. IJCV, 2016. 

— C. Shen, P. Wang, S. Paisitkriangkrai, A. van den Hengel. Training Effective Node Classifiers for Cascade Classification. IJCV, 2013.

— C. Shen, P. Wang, F. Shen and H. Wang. UBoost: Boosting with the Universum. TPAMI, 2012. 

部分会议论文

— P. Wang, B. Jiao, L. Yang, Y. Yang, S. Zhang, W. Wei, Y. Zhang. Vehicle Re-identification in Aerial Imagery: Dataset and Approach. ICCV, 2019. Accepted

— H. Li*, P. Wang*, C. Shen, A. van den Hengel. Visual Question Answering as Reading Comprehension. CVPR, 2019.

— H. Li*, P. Wang*, C. Shen, G. Zhang. Show, Attend and Tell: A simple and strong baseline for irregular text recognition. AAAI, 2019

— Q. Wu, P. Wang, C. Shen, I. Reid, A. van den Hengel. Are You talking to Me? Reasoned Visual Dialog Generation through Adversarial LearningCVPR, 2018. 

— H. Li*, P. Wang*, C. Shen. Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks. ICCV, 2017. (*=equal contribution) 

P. Wang*, Q. Wu*, C. Shen, A. Dick, A. van den Hengel. Explicit Knowledge-based Reasoning for Visual Question AnsweringIJCAI, 2017. (*=equal contribution)

P. Wang*, Q. Wu*, C. Shen, A. van den Hengel. The VQA-Machine: Learning How to Use Existing Vision Algorithms to Answer New QuestionCVPR, 2017. (*=equal contribution) 

— Q. Wu, P. Wang, C. Shen, A. van den Hengel, A. Dick. Ask Me Anything: Free-form Visual Question Answering Based on Knowledge from External Sources. CVPR, 2016.

P. Wang, C. Shen, A. van den Hengel. Efficient SDP Inference for Fully-connected CRFs based on Low-rank DecompositionCVPR, 2015.

P. Wang, C. Shen, A. van den Hengel. A Fast Semidefinite Approach to Solving Binary Quadratic ProblemsCVPR, 2013. [Oral]

— C. Shen, P. Wang, and H. Li. LACBoost and FisherBoost: Optimally Building Cascade ClassifiersECCV, 2010.