戴鑫淼

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

毕业去向

温州电信

实习经历：

乐歌人体工学科技股份有限公司| LOCTEK，实习生， 2022.08-2023.08

主要参与智能仓库抓取机项目，该项目要求智能机完成仓库货架中货物的定位和抓取。我们在该项目中主要负责视觉定位部分。设计的系统流程和工作内容如下： 1.相机标定。 2.使用OpenAI提出的ArUco库，生成Marker。 3.通过ArUco库实现Marker的定位，并转化为世界坐标系。 4.可视化检测结果。

科研经历：

零样本目标检测

● 提出了伪特征对齐的方法。考虑到生成器的性能限制了零样本目标检测模型的检测性能。而扩散模型强大的生成能力受到多方认可。因此，我们在生成器的训练过程中，引入伪未见类视觉特征。要求生成器在对齐真实可见类视觉特征的同时，还要对齐伪未见类视觉特征。而伪未见类视觉特征是通过扩散模型生成的伪未见类图像中提取的。值得一提的是，我们没有对伪未见类图像进行任何形式上的标注。

相关论文Aligned Pseudo Feature Generation for Zero-Shot Object Detection 投稿中，代码地址：https://github.com/Dai1029/APG-ZSD

● 提出了基于合成特征评估的方法。考虑到生成器合成的未见类视觉特征质量参差不齐，设计了质量评估模块。同时利用高质量视觉特征和低质量视觉特征，要求分类器区分同一类的视觉特征，并拉大质量打分。从而避免了低质量视觉特征对分类器性能的负面影响。

相关论文 Synthetic Feature Assessment for Zero-Shot Object Detection 已发表至 IEEE IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2023，CCF-B). 论文(Preprint)地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10219817，代码地址：https://github.com/Dai1029/SFA-ZSD

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