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师资队伍

杨文杰

来源:     发布日期:2024-01-16    浏览次数:

个人简介

杨文杰,男,硕士生导师,讲师

研究领域为多模态理解:表征对齐、多模融合;计算机视觉;模式识别: 特征选择、分类器设计;视觉监控应用:物体检测和检索关键技术;智能医疗:序列数据和医学图像分析、风险预估。


地址:计算机与大数据学院2号楼404

邮箱:hokkien.ywj@gmail.com


教育和工作经历

2023.05~至今 福州大学计算机与大数据学院 讲师

2021.07~2023.04 北京快手科技 图像与视频处理算法研究员

2016.09~2021.07 中国科学院自动化研究所 博士

2012.09~2016.07 北京航空航天大学 学士


招生信息

学术硕士招生专业:计算机科学与技术 

专业硕士招生专业:计算机技术、人工智能、软件工程 

招生要求:感兴趣且好学。对以下研究内容感兴趣:面向电商商品和监控场景行人的大规模多模态学习(large-scale multimodal learning)、行人再识别(person re-identification)、多标签分类(multi-label classification)、面向糖尿病风险预估的序列数据和医学影像分析;主动学习研究领域知识、编程和英文等知识。


出版信息

[1] wenjie yang, h huang, z zhang, x chen, k huang, s zhang, "towards rich feature discovery with class activation maps augmentation for person re-identification", the ieee conference on computer vision and pattern recognition, 2019. (cvpr, ccf-a

[2] wenjie yang, dangwei li, xiaotang chen, kaiqi huang, "bottom-up foreground-aware feature fusion for person search", proceedings of the 28th acm international conference on multimedia, 2020. (mm, ccf-a

[3] wenjie yang, houjing huang, xiaotang chen, kaiqi huang, "bottom-up foreground-aware feature fusion for practical person search", ieee transactions on circuits and systems for video technology, 2021. (tcsvt, sci-ii, if8.4

[4] wenjie yang, yiyi chen, yan li, yanhua cheng, xudong liu, quan chen, han li, "cross-view semantic alignment for livestreaming product recognition", ieee international conference on computer vision, 2023. (iccv, ccf-a

[5] xuehan bai, yan li, yanhua cheng, wenjie yang, quan chen, han li, "cross-domain product representation learning for rich-content e-commerce", ieee international conference on computer vision, 2023. (iccv, ccf-a, corresponding author

[6] houjing huang, wenjie yang, jinbin lin, guan huang, jiamiao xu, guoli wang, xiaotang chen, kaiqi huang, "improve person re-identification with part awareness learning", ieee transactions on image processing, 2020. (tip, sci-i, if10.6

[7] 杨文杰,“基于多模态理解的快手电商 spu 体系智能化构建”, cn114266921a, 2022.04.01. (发明专利

[8] 杨文杰,程衍华,“基于 transformer 的细粒度多模态商品特征表达”, cn116229202a, 2023.06.06. (发明专利)


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