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Sanjeev J. Koppal
UF ECE部门教学奖（2024）琳达和肯特·福克斯教职员工（2023年至今）UF任期教授职位（2021-24）ONR夏季教职员工1（2021）NSF职业奖（2020）NSF职业奖（2020年）杰出成就计算机科学奖（2003年）USC受托人奖学金（完整学费）（1999-2003）USC本科工程研究奖（1999-2003）
自动驾驶管道
IEEE计算机和通信社会。[4] P. Schafhalter，S。Kalra，L。Xu，J。E。Gonzalez和I. Stoica，“利用云计算使自动驾驶汽车更安全”，2023年IEEEE/RSJ IROS，pp。5559–5566。[5] mingxing tan，ruoming pang和Quoc V. Le。有效插图：可扩展有效的对象检测。在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPR），2020年。[6] Alok Kumar等。al BWE：WAN分布式计算的灵活，分层带宽分配。在2015年ACM Sigcomm '15，第1-14页，纽约，纽约，美国，2015年8月。
彼得·哈西
●ICLR 2024●AAAI 2024●ACL滚动审查，2023年8月●EMNLP 2023●NEURIPS 2023●CVPR XAI4CV研讨会2023●AAAI 2023●AAAI 2023●ACL滚动审查，2022年10月2022年，ACL Rolling 2022●ACL滚动审查，ACL 20222222222222222. EMN 20222222222222222. EMN 2022222222222222. EMN 202222222222222. EMN 2. emn emn 20222222222. 2022●ACL滚动评论，2021年12月●ACL滚动审查，2021年10月●ACL滚动审查，2021年9月●Neurips Distshift shift Workshop 2021●EMNLP BlackBoxnLP研讨会2021●EMNLP 2021●EMNLP 2021●ACL-IJCNLP 2021（ICLP 20211（ICLECERECKER）●ICL●ICL● NAACL-HLT 2021●EACL 2021●EMNLP 2020（杰出审稿人）
balagopal（balu）unnikrishnan
• Developed novel shortcut learning detection framework analyzing 750K+ samples across 13 datasets, predicting out-of-distribution performance degradation with 96% accuracy (Published - Nature npj Digital Medicine) • Created an attention-based mechanism for localizing and correcting for multiple shortcuts (spatial and spectral), surpasses SOTA by 7.5% in data with multiple spurious correlations occurring simultaneously (Under Review - CVPR 2025）•设计生成的内涂层系统，用于使用扩散模型减少医学成像任务的混淆 - 确定并纠正了隐藏分层的诊断性能，提高了20％的诊断性能•构建和部署了多个用于放射学和超声的临床AI工具，用于实施验证协议，并与医院互具
Florian Shkurti：课程
Schmidt Sciences AI2050奖学金，国际2024 TRI年轻教师研究员奖，国际2024年2024年最佳纸张奖，RSS，安全自治研讨会，国际2023年国际最佳纸质奖，CORL，学习和长期学习和长期培训计划工作室，国际2022 Amazon Resignter，国际审查，国际2021奖2022122122122122122221221年20222212222221222. Paper Award, RSS, Self-Supervised Robot Learning Workshop, International 2020 Alexander Graham Bell CGS Doctoral (CGS-D) Award, NSERC, National 2014-2016 Graduate Student Excellence Award, McGill, Institutional 2013-2016 AAAI Robotics Fellowship, International 2015 FQRNT Doctoral Award, McGill, Provincial 2013-2014
cv
“PyPose: A library for robot learning with physics-based optimization,” Chen Wang, Dasong Gao, Kuan Xu, Junyi Geng, Yaoyu Hu, Yuheng Qiu, Bowen Li, Fan Yang, Brady Moon, Abhinav Pandey, Jiahe Xu, Tianhao Wu, Haonan He, Daning Huang, Zhongqiang Ren, Shibo Zhao, Taimeng Fu, Pranay Reddy, Xiao Lin, Wenshan Wang, Jingnan Shi, Rajat Talak, Kun Cao, Yi Du, Han Wang, Huai Yu, Shanzhao Wang, Siyu Chen, Ananth Kashyap, Rohan Bandaru, Karthik Dantu, Jiajun Wu, Lihua Xie, Luca Carlone, Marco Hutter, Sebastian Scherer, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) , 2023.
SMART-101挑战参与
呼吁在过去几年中参与参与，我们看到了多模式和大语言模型的推理能力的显着改善。在这个Smart-101 CVPR 2024挑战中，我们试图通过解决需要基本数学和算法技能的视觉语言难题来理解大型模型的这些能力；这些技能甚至年幼的孩子似乎都拥有，并且可以毫无困难地解决难题。对多模式LLM的这种能力的彻底经验分析是我们CVPR 2023纸的基本前提，标题为“深度神经网络相比，更深层的神经网络比二年级学生都聪明？本文介绍了简单的多模式算法推理任务（SMART）和SMART-101数据集。基于论文的努力，这种Smart-101 CVPR-2024挑战是将研究兴趣带入这个重要主题的尝试，以了解我们在竞赛中的立场，以实现真正的人工通用情报（AGI）。具体来说，这项竞赛的目标是三倍，要理解：（i）最先进的多模式LLMS摘要数据，关注关键细节并概括他们的知识以解决新问题？（ii）他们在获取新技能方面有多流动？和（iii）它们在使用语言的视觉推理方面有多有效？通过这项挑战的参与者提交的最新AI模型，我们希望学习并了解我们在实际AGI能力上的立场，更重要的是，清楚地回答了当前的AI至少比数学/algorithmic能力的二年级学生更好。智能挑战涉及解决专为6-8岁年龄段儿童设计的视觉语言难题。这些难题取自数学袋鼠奥林匹克（Olympiad） - 一种流行的国际儿童奥林匹克运动会，使用多项选择答案选择形式。大多数难题都有图像和文本问题，还有五个答案选项，其中一个选项是拼图的正确答案。将根据私人测试集对挑战的参与者提交。每个难题的解决方案需要各种基本的数学和算法推理技能，涉及
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
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。