招生|上海交通大学谢伟迪组科研实习

上海交通大学人工智能学院 (SAI) 谢伟迪课题组招 Computer Vision,AI4Science 方向科研实习,表现优异同学可获直硕/直博 offer。


课题组简介

MultiModal Perception Group 是上海交通大学人工智能学院的科研团队,负责人为谢伟迪副教授,于 2018 年在牛津大学视觉几何组 (VGG) 获得博士学位,导师是 Andrew Zisserman 教授和 Alison Noble 教授。研究方向涵盖 Computer Vision 和 AI4Science,更多团队的研究成果可参见:http://weidixie.github.io,或过往公众号论文解读。

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招生要求

  • 科研兴趣方向:AI4Healthcare, Bioinformatics, AIGC, Multimodal Video Understanding,AI4Sports;

  • 本科专业背景:人工智能、计算机科学、生命科学等相关专业;

  • 强自我驱动力:能够应对压力和竞争,追求极致的完美;

  • 学术素养:能突破已有学术研究格局,拒绝低质量 paper 发表,宁缺毋滥。

课题组资源

  • 计算资源充足:实验室有丰富的计算资源,鼓励创新与跨学科合作;

  • 团队氛围融洽:团队成员之间相互支持,学长学姐们热情且乐于分享经验,导师提供细致的科研指导

  • 国际合作交流:有机会与全球顶尖研究机构和实验室开展合作,甚至获得赴海外访问学者的机会,拓宽视野,提升学术影响力。

联系方式

请将您的简历、在校成绩单以及相关项目经验或研究成果发送至:weidi@sjtu.edu.cn。邮件标题请注明“科研实习申请-姓名”。如果实验室对你提交的内容感兴趣,我们将尽快与您联系并安排面试。

更多信息

  • Schorlar: https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=Vtrqj4gAAAAJ

  • Twitter: https://x.com/WeidiXie

  • Bilibili: https://space.bilibili.com/626918756?spm_id_from=333.337.0.0

  • Github: https://github.com/MAGIC-AI4Med

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一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权合,从而将非线性优化问题转化为线性方程的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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