登录会员系统  |  联系我们  |  加入学会  
奖励与推荐
2022年度CSIG优秀博士学位论文奖获奖者王龙光
发布时间:2023-04-18      来源:中国图象图形学学会      分享:
       中国图象图形学学会优秀博士学位论文奖旨在推动中国图像图形学领域的科技进步,鼓励创新性研究,促进青年人才成长。


       为宣传科技工作者积极进取的工作精神,聚焦获奖人背后的故事,学会近日对荣获2022年度CSIG优秀博士学位论文提名奖的获奖者王龙光进行了专访,以对话的形式,为读者们提供一次了解他的机会。
       下面就跟着我们的脚步,走近今天的受访者吧。

问题一:首先非常感谢您接受我们的采访,请先向大家介绍一下自己:
       大家好,我是王龙光,2022年6月博士毕业于国防科技大学,师从安玮与郭裕兰老师。主要研究方向为低层计算机视觉与三维视觉,专注于二者的交叉领域,特别是图像和点云的复原与重建。博士期间发表一作论文11篇,其中CCF A类论文9篇(包括IEEE TPAMI 2篇、IEEE TIP 1篇、中国科学1篇、CVPR 4篇、ICCV 1篇),1篇论文为ESI高被引论文,谷歌学术被引1300余次。曾获中国图象图形学学会优博提名,湖南省优秀硕士学位论文、VALSE焦点论文、光华奖学金等奖励。曾在CVPR 2022/2023上组织NTIRE双目图像超分辨率和光场图像超分辨率挑战赛,并在IET Computer Vision等期刊上组织专刊。担任CSIG会员、三维视觉专委会委员,IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP等期刊以及CVPR、ICCV、ECCV等会议的审稿人。
龙1.png


问题二:下面请为大家简单的介绍一下您这篇论文的情况: 

       论文围绕图像超分辨率重建任务,针对单目、双目等不同场景存在的实际问题以及端侧设备的部署问题,1)提出了退化表示学习机制,实现了无监督的退化信息抽取;2)提出了任意倍率的图像超分辨网络,利用单个网络实现了对图像任意倍率的连续超分辨;3)提出了视差注意力机制,实现了大视差范围下双目图像信息的有效聚合;4)提出了基于动态稀疏卷积与可学习查找表的网络加速算法,提升了图像超分辨在端侧设备上的运行效率。


问题三:请问您在科研过程中,有没有什么好的方法可以推荐给大家?

       有几条体会与大家分享共勉:1)在大量阅读本领域文献的基础上,发扬追根究底的精神,多对问题本质进行深入思考;2)克服畏难和怕麻烦的想法,对好的工作要仔细研读代码并进行复现,锻炼动手能力;3)生活中可能有很多灵光一闪的瞬间,做好这些灵感和想法的记录整理并及时进行验证,有时会有意想不到的收获。

龙2.png


问题四:在您论文筹备过程中遇到的最大的挑战是什么?是怎样克服的呢?

       对我来说最大的挑战是在刚读博的时候,当时在准备自己的第一个工作,在代码、写作等各个方面都经验不足,经常出现实验记录丢失需要重新跑、大段文字来回返工重写的情况,比较焦虑。那段时间会很频繁地与导师进行讨论,导师不仅分享了很多科研经验,还会非常耐心地一遍又一遍地修改论文,极大地缓解了焦虑情绪,最终工作也顺利完成并录用。


问题五:最后,有什么话想对自己的导师说呢?

       非常感谢我的导师安玮老师、副导师郭裕兰老师以及曾给予我指导的老师们。安老师长期工作在科研工作的第一线,对很多问题有着独到且深刻的理解和认识,其务实的科研追求、前瞻的科研眼光、长远的科研规划对我产生了深远的影响。郭老师在学术上给予了我很多的指导和帮助,极大地开阔了我的学术视野,其扎实的学术功底、高效的工作理念、敢打敢拼的工作精神,都深深地影响了我。由衷地感谢导师在工作和生活中的关怀和帮助,感恩在科大度过的一段充实而美好的博士时光。

龙3.png



Copyright © 2024 中国图象图形学学会 京公网安备 11010802035643号   京ICP备12009057号-1

地址:北京市海淀区中关村东路95号 邮编:100190

技术支持:中科服