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AI学者沈春华回国加入浙大，将助力浙大国重实验室计算机视觉研究
曾获澳大利亚科研终生成就奖，本月刚刚加盟浙江大学，他就是沈春华。谈到计算机视觉的相关前沿研究，沈春华教授是业界熟知的领军人物。
沈春华教授本科和硕士均毕业于南京大学，于2005年在阿德莱德大学获得计算机视觉博士学位沈春华教授，曾在NICTA（澳大利亚国家信息通信技术局）堪培拉研究实验室的计算机视觉项目工作了约6年。2012至2016年，他获得了澳大利亚研究理事会的未来学者人才项目资助ARC Future Fellowship。他于2014-2021年之间担任阿德莱德大学计算机科学系终身教授，其研究兴趣是在计算机视觉和统计机器学习的交叉领域。
图 | 沈春华
根据谷歌学术的官方统计，沈春华教授已经在计算机视觉和机器学习领域发表相关论文超过150篇，被引次数多达33000余次，此外，h指数92。
图 | 沈春华谷歌学术主页（来源：Google Scholar）
在所有发表论文中，其中包括IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)论文32篇，International Journal of Computer Vision (IJCV)论文16篇，Journal of Machine Learning Research (JMLR)论文1篇，以及ACM Transactions on Graphics (TOG)论文 1篇。
2020年，澳大利亚终身成就者排行榜列出了澳大利亚大学和研究机构在八个主要学科领域中的五位顶尖研究人员，其依据是研究人员的科研生产力以及影响力。。
图 | 澳大利亚科研终生成就奖，工程与计算机科学领域沈春华教授在列
2021年，沈春华教授获得AI 2000计算机视觉全球最具影响力学者提名。该领域的学者排名参考过去十年19366位学者在国际会议 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)、International Conference on Computer Vision(ICCV)、European Conference on Computer Vision(ECCV) 以及 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI) 发表的22853篇论文的累计引用情况。排名前10的学者当选该领域当年最具影响力学者，排名前100内的其他学者获最具影响力学者提名。
据阿德莱德大学官网显示，沈春华教授已于今年10月结束任职。
图 | 沈春华教授阿德莱德大学官网主页
更加值得关注的是，沈春华教授在其GitHub主页上，更新了工作单位，表示其已经于今年12月加入浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室。
图 | 沈春华教授GitHub主页
在阿德莱德大学期间，沈春华教授团队开发的用于多个实例级检测和识别任务的开放源码工具箱，AdelaiDet，已被研究者们广泛使用，主要包括FCOS、BlendMask、ABCNet、CondInst、SOLO等。
这些算法中，部分曾经用于一些旗舰手机上，以可帮助优化拍照功能，使得照片更加鲜艳，还可帮助相机更好地实现特效功能和背景虚幻等功能。
图 | AdelaiDet源代码内容
沈春华教授近期影响力最大的论文是《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》，该论文从2019年发表至今，目前的被引次数已经达到近1400次。
在该论文中，团队提出了一个完全卷积的单阶段物体检测器（FCOS），以每像素预测的方式解决物体检测，类似于语义分割。几乎所有最先进的物体检测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预先定义的锚定框。
相比之下，这篇论文提出的检测器FCOS是无锚定框的，也无需事先生成目标的候选框。通过消除预定义的锚箱集，FCOS完全避免了与锚框有关的复杂计算，如在训练期间计算重叠。更重要的是，FCOS还避免了与锚框有关的所有超参数，这些参数往往对最终的检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制（NMS），采用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单规模测试的AP中达到了44.7%，超过了以前的单阶段检测器，其优点是更简单。
图 | FCOS与主流检测器的性能对比
FCOS与流行的基于锚的阶段性检测器相比更胜一筹，FCOS完全避免了所有与锚点相关的计算，并以每像素预测的方式解决物体检测问题与其他密集预测任务类似，如语义分割，FCOS也达到了单阶段检测器中最先进的性能。本研究还表明 FCOS可以被用作两阶段检测器中的RPNs Faster R-CNN，并且在很大程度上超过了其RPN。鉴于其有效性和效率， FCOS有望作为目前主流的基于锚的检测器的一个强大而简单的替代品。
图 | 论文中的检测结果
如上图所示，FCOS能很好地处理各种物体，包括拥挤的、遮挡的、高度重叠的、极小的和极大的物体。总之，沈春华教授团队首次展示了一个更简单和灵活的检测框架，实现了更高的检测精度，且该框架可以作为许多其他实例级任务的一个简单而强大的替代方案。
助力国重实验室计算机视觉研究，将培养更多相关研究者
据浙大计算机学院官网介绍，学院学科建设覆盖计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全、设计学4个国家一级学科以及与一级学科体量相当的人工智能交叉学科。其中，“计算机科学与技术”、“软件工程”双双获评国家“A＋”学科并进入“双一流”学科建设。据《基本科学指标》数据库（ESI）2019年11月数据统计，计算机学科ESI学科排名世界前1‰，列全球第22位。USNEWS计算机学科排名全球第九。可见，浙大计算机的学术实力非常优厚。
浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室，简称CAD&CG（紫金港），是绝对大牛级别的实验室，实验室的学术委员包含十名院士，还有一名外籍院士。中国工程院院士潘云鹤教授是实验室学术委员会的现任主任。
图 | 计算机辅助设计与图形学国家重点实验室
据官网介绍，实验室的研究工作主要集中在CAD&CG的基础理论和算法，以及它们在工业中的应用。实验室的目标是站在国际学术领域的前沿，争取获得原创性的成果。实验室将建设成为具有国际影响力的CAD&CG领域的领先研究机构，成为培养青年人才、促进学术交流和传播高新技术的基地。
该实验室主要从事计算机图形、计算机视觉与图像处理、人机交互、可视化、虚拟现实等领域的基础理论、算法、关键技术与应用系统等方面的研究。在光照明模型、曲面环境的辐射度算法、实时图形绘制技术、三维形状过渡和数字几何信号处理技术等方面取得了一系列创新性成果。
过去的几年里，在计算机科学系、数学系和机械工程系的支持下，实验室承担了一系列国家级科研项目和国际合作项目，并取得了众多成果，有些成果还获得了国家级奖项。实验室的研究团队富有创造性和勤奋性。实验室与美国、德国、英国和日本等国家的CAD&CG相关机构有密切联系。实验室被国际期刊《科学》评为中国顶级的国家重点实验室之一。
据实验室官网消息，实验室周昆教授主持的“真实感图形的实时计算理论与方法”曾获得2020年国家自然科学二等奖。
图 | CAD&CG实验室官网报道
重点实验室有专门的图形与视觉计算研究方向，其研究内容主要是几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。重点研究包括几何计算与设计、真实感图形的高效绘制、图象与三维视觉计算、计算机动画与游戏。
图 | 沈春华教授指导的部分博士生
沈春华教授将在计算机视觉领域继续前沿研究，更加值得关注的是，他也培养了非常多的计算机视觉领域的优秀博士生，他们都在互联网头部企业或科研院所任职。因此，沈春华教授加盟浙大将为计算机视觉领域人才的培养贡献其独特的力量。此外，我们也看到，其Github主页也已经开始招兵买马。
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广工有个“魔法屋”让信号“开口说话”
数字智能听诊器可通过网络或者蓝牙连接手机应用。
谢胜利教授
数字智能听诊器实时对人体心肺进行监测。
在广东工业大学，有这样一个研究所，研究员们专门跟各种信号打交道。在他们眼里，每个信号都有自己的专属DNA，基于此，他们巧施魔法让看似繁杂的信号有序“开口说话”。科研要接地气，真正造福社会，这是团队不断突破的动力，他们不断把科研成果应用到现实，让看似高深莫测的科技理论走出实验室，飞入寻常百姓家。
本期“趣探实验室”，我们走进广东工业大学智能信息处理研究所，看医学信号如何智能“变身”成为医生的“左膀右臂”，寻北斗导航定位精度从米进阶到分米的奥秘。
文/广州日报全媒体记者王婧 通讯员卢迪 图/广州日报全媒体记者骆昌威
智能听诊器加持
做自己的“家庭医生”
说起听诊器，大家并不陌生，它是临床医生最常用的诊断用具，可以说是医生的象征。然而，广东工业大学智能信息处理研究所生物医学信号检测实验室发明的这款“数字智能听诊器”颠覆了记者对于传统听诊器的印象。
这款“数字智能听诊器”看起来就像一个蓝牙小音箱，将听诊器连上无线网络之后可直接采集高精度高保真声音，所听数字信号实时上传至大数据平台，通过人工智能得出听诊报告，可以初步判断患者情况。
“一个听诊器一次只能一个人听，你听的、我听的或他听的，效果是不一样的。”广东工业大学自动化学院智能信息处理研究所所长谢胜利教授介绍，听诊器发明两百多年来不断改进，但传统听诊器有其局限性，容易受到人为因素的干扰，一个新医生需要两年以上的经验才能“会听”听诊器，准确通过听诊器判断患者脏器健康情况需要花上五六年的时间。能不能发明一种新的听诊器，可以实现多人同时精准听诊？带着这一设想，团队从2015年开始着手研究，一代一代改进至当前最新版本。
广东工业大学自动化学院智能信息处理研究所副所长谢侃副教授解释，“数字化”即将传统的模拟信号转成数字信号，可以永久保存，医生不仅能够听到降噪后的心肺音，还能分别听取患者的心音和肺音；“智能化”则更多体现在老百姓在家就能使用它，根据初筛结果判断是否需要进一步就诊。“老百姓不用听得懂，只用看结果就可以了。”谢侃说，在日常生活里，该创新成果主要有两大应用场景——慢病管理及小儿呼吸道健康初筛。
打造完全自有的“广工智造”
谢胜利坦言，疫情的出现，也让团队加速了研发的进程。在抗疫一线，医生身穿防护服使用传统听诊器对病人心肺听诊存在一定困难，即使在普通发热门诊，也需要及时更换听诊器实现一人一器，这令团队越发感受到研发智能听诊器的迫切性。于是团队火速成立专门研究小组，成功研制出基于盲信号处理技术的具有心肺音分离功能的“数字智能听诊器”。
与实验室其他创新成果由校企或校医联合研发不同的是，数字智能听诊器系统是谢胜利团队完全独立研发的首款创新产品。这一次，他们筹划着打造完全自有的“广工智造”。
今年年初，由团队组织并牵头制定的“电子听诊器通用技术规范”团体标准正式发布，标志着我国新型智能听诊器的正式问世。目前，此款创新成果已正式通过欧盟的CE认证，目前正在申报中国医疗器械产品注册证，距离量产使用更进一步。
“每个信号都有自己的DNA”
为“数字智能听诊器”打下坚实技术基础的是名为“盲信号处理技术”的“幕后英雄”。“每个信号都有自己的DNA。”谢胜利带领团队创造性地发现了将不同信号区别开来的“信号方差比”，“信号方差比”就像是一把刻度尺，可以准确地度量并定义不同的信号。
“杂音有杂音的特征，心音有心音的特征，肺音有肺音的特征。”谢胜利进一步解释，尽管电子听诊头收集到的高保真声音是杂音及心肺音混叠在一起的状态，但借助盲信号处理技术，可滤除噪声并分离出心音和肺音。
实际上，近年已有多项基于该技术创新的发明创造从这里走出，落地开花。团队联合深圳市理邦精密仪器股份有限公司，研发复杂心电信号盲检测技术，创新研制了18导联心电图机、多参数监护仪和胎监仪等，其理论成果“基于盲信号处理的心电信号检测关键技术及其在医疗器械中的应用”于2017年获得广东省科学技术一等奖，带动相关经济效益26亿元。
“互联网医院这个平台需要各种各样的前端硬件去采集数据，我们正是其中一个数据来源，我们以后还会有更多的数据来源为互联网医院服务。”谈及实验室未来愿景，谢侃告诉记者，他们想在高端医疗器械细分领域实现反垄断，同时将其民用化、便携化。
导航定位精度精益求精
在生物医学信号检测实验室隔壁，是北斗导航智能信号处理与芯片应用实验室。在这间乍看并无特别之处的实验室里，谢胜利带领团队一路攻坚克难，将北斗导航定位精度从5米、3米、1米进阶到分米。
北斗卫星系统已在天上“架”好，如何将信号“接住”应用到各行各业？导航、定位和授时（简称“PNT”）系统是其落地工程顺利实施的核心技术，与泰斗微电子科技有限公司共建的北斗PNT技术分室正专注前述技术攻关。
“我们实验室主要做后盾，开发好的算法，提高定位精度。”谢胜利说，团队目前已将导航定位的精度从米级提升到分米级，相关产品目前已在量产阶段。接下来，团队还将向厘米级发起挑战。随着技术攻关的不断突破，团队相关科研成果屡有发表，其中北斗卫星信号快速捕获新方法及芯片设计获广东省技术发明奖一等奖，带动经济效益超过30亿元。
定位精度的差异影响如何？实验室辜晓波博士以驾驶导航举例说明，以前定位精度在10米级的时候，仅能定位到车辆在哪条路上，但具体在哪个车道上，是无从知晓的。随着精度越来越高，自动泊车也从想象变成现实。
“天上的信号到达地面大约有2.6万公里，你可以想象，如果这些信号是灯泡，得多亮才能被对面看到？”该实验室王名为博士解释道，北斗信号从天空发到地面已经淹没在噪声里了，团队要做的就是尽可能在当前环境下捕获到北斗发回的信号，给其实现更多应用场景提供保障。
以项目制“带学生”
教他们“真本事”
据了解，谢胜利教授领衔的广工智能信息处理团队是“教育部创新团队”、首批“黄大年式教师团队”。团队目前有47位老师，分四个大的研究方向，每个方向都有一个带头人，每位教师都有其重点研究领域，能在团队中找准自己的位置，进而形成强大合力。
对于如何培养人才，他们也有自己独特的方法，团队培养的高端专业人才活跃在行业前沿领域。目前，团队共有200多位在读研究生以及部分本科生。每个小组每周开一次讨论会，大组则每月开一次。
“一定要在项目中培养学生。”谢胜利认为，学生在具体项目中实干，发现问题解决问题，这样带出来的学生才有自己的真本事。比如与“泰斗科技”合作的研究生联合培养基地采用“1+2”培养模式，研究生在第一年课程学习之后，接下来两年在泰斗科技就北斗卫星信号处理及其应用开展校企联合攻关。
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