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    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    本文作者: 叢末 2019-12-04 12:59
    導語:師從湯曉鷗、王曉剛,最早將深度學習應用于計算機視覺的「先行者」。

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    由深聲科技提供技術支持

    雷鋒網 AI 科技評論按: 12 月 3 日,《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)在新加坡公布了 2020 年「35 歲以下創新者」(Innovators Under 35,簡稱 TR35)亞太區榜單。作為由《麻省理工科技評論》推出的在全球范圍內最負盛名的榜單, TR35 旨在表彰那些創造出最激動人心發明的年輕創新者,他們都是年齡在 35 歲以下的科學家和企業家,其相關的工作正在影響和改變這個世界。

    今年的 TR35 亞太地區榜單由全球頂尖大學的杰出教授和公司的發明家、企業家與投資者組成的評審委員會最終選出了 20 位來自澳大利亞、新加坡、中國香港特別行政區、東南亞、韓國和日本地區的年輕創新者,他們的創新技術有望在未來幾十年中改變人們的生活。《麻省理工技術評論》表示,該區域名單能為亞太地區最聰明和最年輕的人們創建聯系,并擴大其創新成果所產生的影響。

    師從湯曉鷗、王曉剛,最早將深度學習應用于計算機視覺的「先行者」——香港大學計算機系助理教授羅平本次也位列榜單。

    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    羅平博士目前是香港大學計算機系助理教授。于 2014 年獲得香港中文大學博士學位,由湯曉鷗教授(商湯科技創始人)和王曉剛教授聯合指導。早于 2011 年開展深度學習研究,是亞洲最早從事深度學習在計算機視覺中的研究的學者之一。他和湯曉鷗教授在 2013 年被授予微軟學者獎 (Microsoft Research Asia Fellow),以表彰他們在深度學習和計算機視覺領域的原創性工作。根據 Google Scholar 統計,羅博士在頂級期刊和會議上發表了 70 多篇文章,如 TPAMI (影響因子 17.7),ICML,ICLR,NeurIPS 和 CVPR 等,引用 8500 余次,單篇最高引用 1800 余次。他贏得了許多獎項如 2014 年國際圖像識別挑戰賽 (ImageNet ILSVRC) 亞軍、2017 年 DAVIS 視頻分割挑戰賽冠軍、2017 年八百萬 Youtube 視頻識別挑戰賽金牌以及 2018 年自動駕駛可駕駛車道區域分析冠軍等。

    對于羅平教授本次入選 TR35 亞太地區榜單,《麻省理工技術評論》的頒獎詞為:「羅平博士開發了具創新性的人工智能技術,以教授機器人理解豐富的人類語言與行為,如人臉姿態與語言,人臉屬性與情感,肢體動作,服飾和社會關系等。相信人類智能在任何人工智能系統中都扮演著重要角色。通過構建人類智能和人工智能的協作橋梁,能夠極大提升 AI 技術的性能。羅平博士通過構建基于深度學習的 AI 技術體系來取得這些技術突破,包括自動化深度學習,規范化技術和優化算法等。」

    除了以上成就,羅平教授團隊還為學術界與工業界建立并開放了許多知名的數據集與評測基準,如 CelebA,CelebAMask-HQ,WIDERFace,DeepFashion v1,DeepFashion v2 和 Comprehensive Car 等。

     因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    CelebA

    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    CelebAMask-HQ

    其中,CelebA 和 CelebAMask-HQ 是目前使用最廣泛的人臉圖像和分割數據庫,極大程度的促進了人臉識別、屬性分析、人臉圖像生成和編輯的研究。

     因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    【gif】利用 CelebAMash-HQ 進行高質量人臉編輯研究。

    DeepFashion v1 和 v2 是目前最大的服飾圖像數據庫,支持廣泛的工業級應用包括密集服飾關鍵點檢測、服裝檢索、同款檢測與服裝重識別、服裝生成、虛擬試衣等。

     因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    DeepFashion v1 

    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    DeepFashion v2 

    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    【gif】由 DeepFashion 數據庫驅動的任意人體姿態虛擬試衣應用。

    不僅如此,羅平教授與其團隊還在 2019 年提出了一系列深度神經網絡優化與歸一化方法整理,并發表在多篇頂級期刊和會議論文上,如 TPAMI’19, IJCV’19, ICML’19, ICLR’19, CVPR’19 等。詳見 http://luoping.me/post/family-normalization/

    因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    最后值得一提的是,2018 年,與羅平教授同在香港大學計算機系任助理教授的羅銳邦教授,是香港首名獲麻省理工科技評論選為亞太區 35 歲以下的十大年輕創新者。

     因深度學習成就,香港大學羅平入選《麻省理工科技評論》亞太區「35 歲以下創新者」榜單!

    羅銳邦博士

    羅銳邦教授及其團隊使用全新算法,用于新一代測序和單分子測序技術分析「基因組裝配」和「基因組比對」的數據,不止縮短癌癥和罕見疾病診斷所需的時間,更有助于準確地確定問題及所需的標靶治療。他曾在 Nature, Science, Nature Biotechnology, Bioinformatics 等頂級學術雜志上發表研究成果,Google Scholar 引用 10000 余次。

    除羅平教授以外,今年中國香港還有另外三名學者入選榜單,他們分別是周博磊(香港中文大學)、郭浩(香港大學)、Ziyan Guo(香港大學)。2020 年 TR35 亞太地區完整榜單詳見:

    https://www.innovatorsunder35.com/the-list/2020/asia-pacific/

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