华中科技大学大牛的讲座

初入视频编解码领域 我是从2015年9月份开始从事视频编解码方面的学习和研究,慢慢接触到视频编解码领域的一些大牛,了解视频编码的一些标准制定知识以及标准,目前处于找工作时间,科研也算放了一放,准备在复习H.265/H.266标准的同时,写写博客,本博客主要集中在H.265和目前正在探索的H.266,顺带会提及AVS的一些知识。        在视频标准制定的过程中,有个默认的规定,每十年左右会制定一代新的标准,新标 阅读详情

昨天中午去吃饭的时候,碰到了博导,开始还有点意外,蛮紧张的,毕竟这是我开始读书後 第一次遇到导师!意外的碰到後,不知道说了些什么!毕竟来实验室三个星期了,感觉自己没啥货,水平很差,超级垃圾,所以没敢多说话!后来告别后,准备走的时候,被博导拉住了,好意外,以为有什么事情吩咐!

原来是今年早上10点一个大牛的讲座,先介绍这个大牛:

Qing (Ken) Yang
Distinguished Engineering Professor

Ph.D. University of Louisiana, Lafayette 1988
M.A. University of Toronto, 1985
B.Sc. Huazhong University of Sci. and Tech., China, 1982

Professor Yang's research has been sponsored mainly by the National Science Foundation (NSF). He has authored and coauthored numerous technical articles in such journal as IEEE Transactions on Computers, IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems, IEEE Computer and Journal for Parallel and Distributed Computing, along with paper presented at International Symposium on Computer Architectures, International Symposium on High Performance Computer Architectures, International Conference on Parallel Processing, and International Conference on Internet Computing, etc. He holds several U.S. patents and has also contributed a number of chapters to books in the field of computer engineering. Graduate students who have graduated under his advice usually work in computer industry or research institutions as computer engineers, design architects, or research scientists. Dr. Yang has served as program chair, committee members for several professional conferences in the field and guest edited special issues for professional journals. He is an associate editor of IEEE Transaction on Parallel and Distributed Systems. He is an IEEE-Computer Society distinguished speaker of the year, (1996-99). A senior member of IEEE Computer Society and a member of ACM, his research interests are in: Computer Architectures, Parallel and Distributed Computing (software and hardware), Computer Performance Modeling and Simulation, Data Storage and I/O architectures, Computer Applications and Storage Networking (SAN,NAS, and LAN)

Assistant Professor, Dept. of ECE, URI , 1988
Associate Professor, Dept. of ECE, URI , 1993
Professor, Dept. of ECE, URI, 1997
Distinguished Engineering Professor, Dept of ECE, URI, 1998

注意一下 大牛的 称号是 :Distinguished Engineering Professor

相当于一些学校的资深教授,杰出教授什么的,比教授还高一个级别!
大牛见到后,和我亲切握手,让我受宠若惊!最近来这边後,碰到的高级别的,高学术成就的人真多,感觉见识还是长进了!

现在目前自己面对面亲自交谈过的就是 院士了!可以自己把院士忽悠了,没有做他的学生,现在都蛮愧疚他老人家的,那好的一个人,那好大一个院士,自己本有机会做院士的学生,可惜放弃了!

不要紧,这边的学风和环境毕竟好多了,做博士都是自己导自己,环境和机会最重要!你看不是今天就听到了大牛的讲座了!

内容主要是讲如何写高水平的论文。

1,选发文章的地方

 ISCA,ASPLOS,HPCA

ACM&USENIX,OSDI,SIGMETRICS

ICPP,ICDCS,IPDPS .......

上面是一些会议,因为计算机文章的实效性的问题,所以会议的价值大于杂志,不过好像偶们学校还必须要求发一篇杂志,不明白!

这个大牛在计算机系统结构领域最权威的会议ISCA发表了N篇,是华人发表最多的!!!

杂志主要是 IEEE/ACM!

如果会议上发表过的文章,可以加30%的改动或工作发表在杂志上,等于说一个研究可以抵得上两个!

大牛通过最新的存储研究CDP:连续数据保护来讲 发表论文的流程。

这些东西我也是第一次听说,毕竟自己以前不是研究这个方向的,因此不是很明白,但这个流程还是蛮有意思的!

总结起来:

1,选题很重要,不能太难

2,解决问题的方法很重要,不要搞得玄乎,但一定要能解决问题

3,问题解决方法找到了,要做一定的抽象,上升到理论的高度,就如马克思一样,理论指导实践,实践丰富理论,我们研究者是需要丰富理论的!

4,要给出CONVICNING RESULT,别人能信服

5,同类研究的比较,一定要客观公正,不然审稿的就是这方面的专家,你不能把审稿人的成果给忽略啊!

可以是DESIGN METHODS ALGORITHM PROCESS or NEW WAY

OF applying existing sciense!

大牛说可以找一个理论,然后自己找应用,这种研究途径适合年轻的时候搞,我不是很明白!

我还是习惯于前一种的应用研究,可能自己还没入研究的门!

以后这次会记录自己的科研历程,写道一定程度後,慢慢总结!

 

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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