
夏桂松,武汉大学二级教授、弘毅特聘教授,国家杰出青年基金获得者,现任武汉大学人工智能学院副院长(主持工作)、国家多媒体软件工程技术研究中心副主任。长期从事计算机视觉、机器学习、智能无人系统、遥感智能信息处理等研究,主持国家自然科学基金杰青、优青、联合重点、重大研究计划等纵向研究项目20余项,系列成果发表业内知名期刊/会议论文150余篇,谷歌学术引用2.7万余次,并在国家重要工程和知名企业相关业务场景中成功应用。获得湖北省自然科学一等奖1项、中国测绘科技进步一等奖3项、IEEE GRSS最有影响力论文奖、中国图象图形学会优秀博士论文指导教师等荣誉。应邀兼任2个SCI一区期刊编委、中国图象图形学学会遥感图像专业委员会副主任、中国自动化学会模式识别和机器智能委员会常务委员。
欢迎具有较好计算机/信息/数学背景的本科/硕士生攻读CAPTAIN硕/博士研究生,有意攻读博士学位的同学建议提前一年联系。
课题组长期招收博士后,欢迎有志于从事相关研究的青年学者加入。
目前,课题组2025年硕士研究生招生仍有两个指标,热烈欢迎感兴趣的同学申请!
请有意申请者通过电子邮件captain.whu@gmail.com提交申请材料(包括个人简历、代表性论文等),
邮件标题请注明:武汉大学【申请岗位】+姓名。
教育经历
- 2007.09-2011.03:博士, 计算机视觉, 法国巴黎高等电信学院 (TELECOM Paris)
- 2005.09-2007.07:硕士, 信号信息处理, 武汉大学、电子信息学院
- 2001.09-2005.07:学士, 电子信息工程, 武汉大学、电子信息学院
工作经历
- 2024.12-至今,武汉大学-人工智能学院,教授、副院长(主持工作)
- 2024.01-至今,武汉数学与智能研究院,长聘正教授
- 2020.12-至今,武汉大学-国家多媒体工程技术研究中心, 副主任
- 2023.03-2024.12,武汉大学计算机学院,副院长
- 2019.11-2024.12,武汉大学计算机学院,教授
- 2018.10-2018.12,法国巴黎高等师范学院 (ENS-Paris) , 应用数学系, 访问学者
- 2015.11-2019.10,武汉大学-测绘遥感信息工程国家重点实验室,教授
- 2012.11-2015.10,武汉大学-测绘遥感信息工程国家重点实验室, 副教授
- 2011.04-2012.11,法国国家科学研究中心 (CNRS) 决策数学研究所, 博士后
学术兼职
奖励荣誉
- 湖北省自然科学一等奖, 2024
- 国家杰出青年科学基金获得者, 2023
- 中国图象图形学会优秀博士论文指导教师,2022
- IEEE GRSS High Impact Paper Award,2022
- CVPR Best Paper Finalist (32/1660),2021
- 科睿唯安、Elsevier 中国高被引科学家,2020, 2021, 2022
- Remote Sensing 杰出贡献奖,2021
- 中国测绘科技进步一等奖,2021,2023
- 国家自然科学基金优秀青年基金获得者, 2019
- 湖北省自然科学二等奖, 2018
- 科技部中法杰出青年科研人员交流计划 (人工智能) , 2018
- 湖北省自然科学基金杰出青年基金获得者, 2017
研究兴趣
- 视觉信息的数学模型
- 图匹配问题及其应用
- 计算机视觉与机器学习
- 大规模视觉场景三维重建
- 无人智能系统信息处理、融合与场景认知
- 遥感图像解译与信息挖掘
代表学术成果
- Unsupervised Pretraining for Object Detection by Patch Reidentification, [arXiv]. with J. Ding et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol. 46, No.3, pp.1348-1361, 2024. - Learning to Extract Building Footprints from Off-Nadir Aerial Images, [PDF]. with J. Wang et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol. 45, No.1, pp.1294-1301, 2023. - Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges, [arXiv, Dataset, Code, Model]. with J. Ding et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol. 44, No.11, pp.7778-7796, 2022. - Unmixing Convolutional Features for Crisp Edge Detection, [arXiv, Codes]. with L. Huan et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol. 44, No.10, pp.6602-6609, 2022. - Learning Regional Attraction for Line Segment Detection, [PDF, Page]. with N. Xue et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol. 43, No.6, pp.1998-2013, 2021. - Gliding vertex on HBB for multi-oriented object detection, [arXiv, codes]. with Y. Xu et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol.43, No.4, pp.1452-1459, 2021. - A Functional Representation for Graph Matching, [Project Page]. with F.-D. Wang et. al.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol.42, No.11, pp.2737-2754, 2020. - Land-Cover Classification with HR-RS Images using Transferable Deep Models [arXiv, Page]. with X.-Y. Tong et. al.
Remote Sensing of Environment (RSE), 2020. - Holistically-Attracted Wireframe Parsing [arXiv]. with N. Xue et. al.
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. - Learning RoI Transformer for Detecting Oriented Objects in Aerial Images [PDF], with J. Ding et. al.
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),2019. - DOTA: A Large-scale dataset for object detection in aerial images [PDF, Project Page, Codes]. with X. Bai et. al.
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018. - Anisotropic-scale junction detection and matching for indoor images. [PDF], with N. Xue et. al.
IEEE Trans. on Image Processing (TIP), Vol.27, No.1, pp.78-91, 2018. - Texture characterization using shape co-occurrence patterns. [PDF], with G. Liu et. al.
IEEE Trans. on Image Processing (TIP), Vol.26, No. 10, pp.5005 - 5018, 2017. - AID: A benchmark dataset for performance evaluation of aerial scene classification. [PDF, project-page], with J. Hu et. al.
IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), Vol. 55, No.7, pp.3965 - 3981, 2017.