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Evgenii Zheltonozhskii –
2020 – 2021 计算机科学硕士，以色列理工学院，海法，优异成绩。{论文：“减少视觉识别任务中的监督”，由 Alex Bronstein 教授、Avi Mendelson 教授和 Chaim Baskin 博士指导；{教学经验：“深度学习的高级主题”、“计算加速器上的深度学习”、“机器学习简介”，深度学习研讨会组织；{指导经验：指导计算机视觉研究项目；{T-PAMI、CVPR、ICCV、ECCV、WACV 审稿人；{CS 院长优秀奖学金获得者。
CV Seonwook公园
2024 6th International Workshop on Gaze Estimation and Prediction in the Wild (GAZE 2024) at CVPR 2023 OCELOT 2023: Cell Detection from Cell-Tissue Interaction Challenge at MICCAI 5th International Workshop on Gaze Estimation and Prediction in the Wild (GAZE 2023) at CVPR 2021 3rd International Workshop on Gaze Estimation and Prediction in the Wild (GAZE 2021) at CVPR 2020年AR，VR和野外（OpenEyes 2020）的国际眼睛凝视国际研讨会在ECCV 2019上的第一届国际凝视估算和预测（Gaze 2019）的ICCV
MSC实习2024 -NAVER+UVA
但是，这是一项具有挑战性的任务。来自2D图像的3D推断非常不适，手往往很小，在图像中却模糊，并且手严重阻塞了物体（反之亦然），导致视觉信息丢失。因此，这是学术界和高科技行业的热门研究主题。例如，请参阅即将举行的顶级ECCV会议中的Hands Workshop（https://hands-workshop.org）。以下最近的数据集为现场进度（按字母顺序）提供了出色的资源： - 抓取数据集：https：//grab.is.tue.mpg.de; - hograsp dataSet：https：//hograspnet20222.4.github.io; ggithub.io; - showme; - showme data astpps.：
jia deng -cs.princeton
审稿人 - 国际计算机视觉杂志（IJCV）。- Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI) - Journal of Machine Learning Research (JMLR) - Transactions on Image Processing (TIP) - Transactions on Multimedia (TMM) - Computer Aided Design (CAD) - Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2012-2017 - European Conference on Computer Vision (ECCV) 2012-2018 - International Conference on Computer Vision (ICCV) 2013-2017 - 2014年AAAI人工智能会议（AAAI） - 国际计算机图形和交互式技术（SIG -GRAPH）2013年国际会议和展览 - 2013年ACM用户界面软件软件和技术研讨会2014年 - ACM ACM国际通用性和普遍性和普遍性计算（UBICOCOMP）2014 2014
第27届ICPR教程 2024.12.01 - 赵鑫
赵欣教授于2013年获得中国科学技术大学博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其针对目标跟踪任务。他发表过许多国际期刊和会议论文，例如IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI。最近，他主要进行人机视觉评估方面的研究。他构建了多个广泛使用的计算机视觉基准测试集（例如GOT-10k、VideoCube、SOTVerse、Biodrone等）并建立了在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的程序委员会成员或同行评审员：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM等。
2025年的第一学期，乔森大学的全日制教师公共招聘公告
BKCSA088 DATE Design Automation and Test in Europe Conference 2 BKCSA089 Eurographics Eurographics 2 BKCSA090 EACL European Association for Computational Linguistics 2 BKCSA091 EuroSys European Conference on Computer Systems 2 BKCSA092 ECCV European Conference on Computer Vision 2 BKCSA093 ECOOP European Conference on Object Oriented Programming 2 BKCSA094 ESA欧洲算法上的欧洲座谈会2 BKCSA095 ESOP欧洲编程研讨会2 BKCSA096 Esorics欧洲计算机安全研究欧洲研究研讨会2 BKCSA097 ICNP IEEE EEEE网络协议2 BKCSA098 ICSME（ICM）ICLENTIST和ICL ICLENTIDE ICLESS 09 IEEE Web服务国际会议2 BKCSA100 IPDPS IEEE国际平行和分布式处理研讨会2 BKCSA101 RE IEEE IEEE国际需求工程会议2
IEE ICIP中的教程，2024.10.27 -Xin Zhao
Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。 他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。 他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。 最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。 他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等））Xin Zhao教授于2013年获得中国科学技术大学（USTC）的博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估，尤其是针对对象跟踪任务。他发表了国际杂志和会议论文，例如IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TCSVT，CVPR，ICCV，NEURIPS，NEURIPS，AAAI，IJCAI。最近，他主要进行了有关人类计算机视力评估的研究。他已经建立了几个广泛使用的计算机视觉基准（即，got-10k，videocube，sotverse，biodrone等）使用在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的计划委员会成员或同行审稿人：CVPR，ICCV，ECCV，ICML，ICML，Neurips，ICLR，IJCV，IEEE TPAMI，IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TMM，IEEE TMM等
金港MA
• IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019–2022, 2024 • IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019, 2021 • European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020, 2022 • AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2020–2022 • Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2020, 2021 • IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2019 • ACM SIGGRAPH 2013–2020, 2022, 2023 • ACM SIGGRAPH Asia 2013–2019, 2021, 2022 • Eurographics 2010, 2013–2018, 2020 • Pacific Graphics 2011, 2013, 2014, 2018 • Computer Graphics International (CGI) 2012 • CAD/Graphics 2013 • Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2016 • IEEE VR 2018•图形上的ACM交易•图像处理上的IEEE交易•IEEE可视化和计算机图形的IEEE交易•IEEE计算机图形和应用程序
Vineeth N Balasubramanian博士（印度人
发言人：Vineeth N Balasubramanian博士（印度技术研究所海得拉巴）。摘要：在过去十年中，有监督的学习是机器学习的预兆，近年来在应用领域都产生了巨大影响。但是，识别静态训练的机器学习模型的概念正在越来越多地限制，因为这些模型被部署在改变和不断发展的环境中。在一些相关的环境中，开放式和开放世界的学习引起了从业者的兴趣，以解决从新信息中学习的需求，包括急需的说“我不知道”的能力。在本演讲中，我们将简要讨论这些设置，并强调它们在应对现实世界挑战方面的重要性。演讲将涵盖我们最近关于开放世界对象检测的研究（CVPR 2021），新颖的类发现（ECCV 2022）和开放集对象检测（WACV 2024），并共享这些努力的有趣的现实情况。演讲将以指示结束，以此可以朝着这个方向发展成为一个社区的方法。