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硕士报考志愿采集    更新日期:2024年4月19日
姓 名 谢国森 性 别
出生年月 1987年5月 籍贯
民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员
最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士
技术职称 教授 导师类别 博、硕导
导师类型 校内 兼职导师
行政职务 Email guosen.xie@njust.edu.cn
工作单位 计算机科学与工程学院 邮政编码
通讯地址
单位电话
个人主页 https://xiepage.github.io/
指导学科
学科专业(主) 0812|计算机科学与技术 招生类别 博、硕士 所在学院 计算机科学与工程学院
研究方向

 

研究方向:人工智能、计算机视觉、模式识别、机器学习、深度学习等

 

工作经历

2022 至今,南京理工大学计算机科学与工程学院,教授

2020 2022,阿联酋人工智能大学(MBZUAI),研究员

2018 2020,阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)研究员

2014 2015新加坡国立大学,访问学者

教育经历

2016年7月于中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室,获工学博士学位

获奖、荣誉称号

2023年,国家高层次青年人才计划

2022年,江苏特聘教授

2016年,International Conference on Multimedia Modeling 最佳学生论文奖

社会、学会及学术兼职

学术会议程序委员会委员:CVPR 2019-2023, ICCV 2019-2023, ECCV 2020-2022, AAAI 2020-2022, IJCAI 2020-2023, NeurIPS 2022-2023, ICML 2023, ICLR 2022-2024, WACV 2021-2022 等

学术期刊审稿人:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), International Journal of Computer Vision (IJCV), IEEE Transactions on Image Processing (TIP), IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), IEEE Transactions on Multimedia (TMM), IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), Pattern Recognition (PR), Neural Networks (NN) 等

科研项目

主持国家高层次青年人才计划,江苏特聘教授计划,国家自然科学基金青年、面上项目,学校启动基金等

发表论文

More than 60 highly-influenced papers have been published, including IEEE TPAMI (IF: 23.6), IJCV (IF: 19.5), Proceedings of the IEEE (IF: 20.6), IEEE TIP (IF: 10.6), IEEE TNNLS (IF: 10.4), IEEE TCYB (IF: 11.8), IEEE TMM (IF: 7.3), IEEE TCSVT (IF: 8.4), PR (IF: 8.0), NeurIPS (CCF A), CVPR (CCF A), ICCV (CCF A), ECCV (CCF B), AAAI (CCF A), IJCAI (CCF A), ACM MM (CCF A), etc.

Selected Papers:

G.-S. Xie, X.-Y. Zhang, S. Yan, and C.-L. Liu. SDE: A novel selective, discriminative and equalizing feature representation for visual recognition, International Journal of Computer Vision (IJCV), vol. 124, no.2, pp. 145-168, 2017.  (CCF A)

G.-S. Xie, X.-Y. Zhang, Y. Yao, Z. Zhang, F. Zhao, and L. Shao. VMAN: A Virtual Mainstay Alignment Network for Transductive Zero-Shot Learning, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 30, pp. 4316-4329, 2021. (CCF A)

G.-S. Xie, L. Liu, X. Jin, F. Zhu, Z. Zhang, J. Qin, Y. Yao, and L. Shao. Attentive region embedding network for zero-shot learning. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 9384-9393, 2019. (CCF A)

G.-S. Xie, H. Xiong, J. Liu, Y. Yao, and L. Shao. Few-Shot Semantic Segmentation with Cyclic Memory Network, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 7293-7302, 2021. (CCF A)

G.-S. Xie, L. Liu, F. Zhu, F. Zhao, Z. Zhang, Y. Yao, J. Qin, and L. Shao. Region graph embedding network for zero-shot learning. European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 562-580, 2020. (CCF B)

G.-S. Xie, X.-Y. Zhang, X. Shu, S. Yan, C.-L. Liu. Task-driven Feature Pooling for Image Classification, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1179-1187, 2015. (CCF A)

G.-S. Xie, T.-Z. Xiang, X.-Y. Zhang, Z. Zhang, F. Zhao, L. Shao, X. Li. Leveraging Balanced Semantic Embedding for Generative Zero-Shot Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) , Early Access, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3208525, 2023. (中科院1区)

G.-S. Xie, Z. Zhang, L. Liu, F. Zhu, X.-Y. Zhang, L. Shao, and X. Li. SRSC: Selective, robust, and supervised constrained feature representation for image classification,IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 31, no. 10, pp. 4290-4302, 2020. (中科院1区)

G.-S. Xie, Z. Zhang, G. Liu, F. Zhu, L. Liu, L. Shao, and X. Li. Generalized zero-shot learning with multiple graph adaptive generative networks, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 33, no. 7, pp. 2903-2915, 2022. (中科院1区)

G.-S. Xie, X.-Y. Zhang, S. Yan, and C.-L. Liu. Hybrid CNN and Dictionary-Based Models for Scene Recognition and Domain Adaptation, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol.27, no.6, pp. 1263-1274, 2017. (中科院1区)

X. Shu, L. Zhang, J.Tang, G.-S. Xie, S. Yan. Computational face reader, International Conference on Multimedia Modeling (MMM), pp. 114-126, 2016. (Best Student Paper Award)

S. Chen, Z. Hong, G.-S. Xie, Y. Song, J. Zhao, X. You, S. Yan, L. Shao, TransZero++: Cross Attribute-Guided Transformer for Zero-Shot Learning, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Early Access, DOI: 10.1109/TPAMI.2022.3229526, pp. 1-17, 2022. (CCF A)

For more papers, please kindly refer to my Google Scholar https://scholar.google.com/citations?user=LKaWa9gAAAAJ&hl=en

教学活动

本科生《文献检索与科技论文写作》

博士生《智能科学技术前沿》

指导学生情况

每年可招收3-4名硕士研究生,1-2名博士研究生。目前指导(协助指导)硕士10余名、博士生4名。

 

 

2024 年秋季入学硕士(考研、推免)仍有少量名额,欢迎联系!

 

欢迎对人工智能、计算机视觉、大模型等研究方向感兴趣的同学联系!同时欢迎优秀本科生联系并参与科研训练!有意向的本科生,报考硕士、博士研究生的同学请发简历至邮箱:guosen.xie@njust.edu.cn

 

* 将尽最大的努力培养好学生,确保学生毕业后有不错的归宿。提供全方位科研指导,培养独立思考能力,孵化高质量成果,塑造优良综合素质!

 

* 和中国科学院自动化研究所、新加坡国立大学、阿联酋MBZUAI大学、商汤科技等国内外知名研究机构保持密切合作,可以推荐学生去这些地方交流和工作。

我的团队

目前主要的研究方向有:

应用方面:

1、零样本图像、视频分类/检测/分割;

2、小样本图像、视频分类/检测/分割;

3、图像、视频缺陷、异常、伪装检测;

4、弱监督/自监督图像语义分割与理解;

5、细粒度、多标签、场景图像识别。

 

理论方面:

1、模式识别基础理论与机器学习;

2、自监督学习与图神经网络;

3、小样本学习与元学习;

4、提示(Prompt)学习与微调;

5、Mamba网络结构设计;