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赵文达
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副教授 博士生导师 硕士生导师

性别: 男

毕业院校: 中国科学院大学

学位: 博士

所在单位: 信息与通信工程学院

联系方式: zhaowenda@dlut.edu.cn

电子邮箱: zhaowenda@dlut.edu.cn

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个人简介


赵文达,硕士生、博士生导师。依托于卢湖川教授领导的智能图像处理与理解实验室(IIAU-Lab),研究方向包括多模态图像分析,如图像分类、融合;图像目标区域分割,如聚焦区域检测;以及开放环境下遥感图像分析,如目标检测、识别等。在包括 CVPR,ECCV,AAAI 等本领域顶级会议,以及 IEEE TPAMI,IEEE TIP,IEEE TNNLS,IEEE TMM, IEEE TGRS,IEEE TCSVT 等本领域顶级期刊上发表学术论文40余篇。获得 IEEE MMTC 2020 Best Conference Paper Award,ISAIR 2018 Best Student Paper Award。大连市“科技之星”,开云平台首页 “星海骨干”计划入选者。


担任中国指挥与控制学会青年工作委员会委员,中国人工智能学会智能融合专业委员会委员,以及视觉与学习青年学者研讨会议(VALSE)执行AC。


主持国家自然科学基金2项(面上、青年),博士后特助1项,博士后面上1项,其它国家级、省部级课题多项,具体访问:http://faculty.dlut.edu.cn/wdzhao/zh_CN/kyxm/968541/list/index.htm


与国内多所知名单位保持联系和项目合作,如中国科学院所、航空航天相关单位等,对于优秀的学生可以推荐深造和就业。

欢迎想在课题组读研的同学与我联系!邮箱:zhaowenda@dlut.edu.cn


近期代表性的工作:

指导学生解世赓、魏菲、杨瑞凯、童婷婷、刘佳妮、王明月分别在多模态图像融合、模糊检测与去模糊、遥感目标识别和人群计数分析方面取得研究进展,发表如下论文:

1. MetaFusion: Infrared and Visible Image Fusion via Meta-Feature Embedding from Object Detection,CVPR 2023.(计算机视觉顶级会议之一)

2. Style-Content Metric Learning for Multidomain Remote Sensing Object Recognition,AAAI 2023.ORAL(人工智能顶级会议之一)

3. Full-scene Defocus Blur Detection with DeFBD+ via Multi-Level Distillation Learning,IEEE TMM,2023.(中科院TOP期刊)

4. United Defocus Blur Detection and Deblurring via Adversarial Promoting Learning,ECCV,2022.(计算机视觉顶级会议之一

5. Defocus Blur Detection Attack via Mutual-Referenced Feature Transfer,IEEE TNNLS,2022.(中科院TOP期刊)

6. Diversity Consistency Learning for Remote Sensing Object Recognition with Limited Labels,IEEE TGRS,2022.(中科院TOP期刊)

7. Bridging Resolution Gap: Feature Balance for Fine-Grained Object Classification in Aerial Images,IEEE TGRS,2022.(中科院TOP期刊)

8. Teaching Teachers First and Then Student: Hierarchical Distillation to Improve Long-Tailed Object Recognition in Aerial Images,IEEE TGRS,2022.(中科院TOP期刊)

9. Generalizable Crowd Counting via Diverse Context Style Learning, IEEE TCSVT,2022.(中科院TOP期刊)


关于我的学术研究、学术工作、荣誉与奖励等详细信息请访问http://ice.dlut.edu.cn/ZhaoWenda/index.html

教育经历

2011.9 - 2016.7 中国科学院大学机械电子工程博士

2007.9 - 2011.7 吉林大学电子信息工程学士

研究方向

深度学习,计算机视觉,图像处理

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