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我们招收两类硕士同学：一类以科研能力培养为主，主要是发表顶刊顶会论文，看中工作的创新性和实用性兼备，需要对科研有较强的兴趣。一类是以工程能力培养为主，主要是实现高鲁棒性泛化性能的机器学习系统用于例如机器人等应用，主要看中工作的实用性，需要对计算机系统体系结构有较强的兴趣，涉及ROS，C++等技能。邮箱联系：ynylincoln@sjtu.edu.cn，来信请注明感兴趣的培养类型。
方向介绍
叶南阳，博士毕业于剑桥大学，主要研究方向为人工智能和计算机视觉。实验室近年在PAMI、IJCV、NeurIPS、AAAI等CCF-A类期刊和会议上发表多篇论文。培养的同学毕业去向包括美国加州伯克利大学（博士全奖）、南洋理工大学（博士全奖）等。
实验室致力于研究大模型算法和无人机应用等具有前景和挑战性的问题，研究方向包括但不限于：
方向一：研究视觉-语言多模态理解大模型。我们致力于开发一系列具有理论支撑的大模型相关鲁棒算法，提升诸如CLIP、Grounding DINO、MiniGPT4等大模型在多个任务领域中的泛化性能和未知类别检测性能，包括但不限于图像识别、目标检测和图像生成等任务。通过系统性地实验分析和理论研究，我们旨在构建更加鲁棒和可靠的大型深度学习模型，以适应现实世界中的各种场景和挑战。
方向二：研究泛化算法在无人机等具身硬件上的应用。包括在复杂环境中实现无人机自动稳定控制、实现无人机单目视觉高速路径规划等。目标为设计一套算法，能够在仿真环境中表现优越，也能快速迁移到实际硬件上，并且在实际使用中能够快速适应训练中未出现过的极端环境，以强化无人机在实际应用场景中的紧急响应和任务执行能力。
联系方式：ynylincoln@sjtu.edu.cn
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