（水下）目标检测/深度学习/计算机视觉国内外知名课题组

大方向：目标检测、深度学习、计算机视觉
国内课题组：

1、港中文MMdetection课题组-号称计算机视觉界的黄埔军校

香港中文大学的 MMDetection 课题组是隶属于香港中文大学多媒体实验室（multimedia laboratory, the Chinese University of Hong Kong）的一个重要研究团队。该多媒体实验室由汤晓鸥教授创立于 2001 年 7 月，在计算机视觉领域的深度学习研究方面具有领先地位。陈恺博士作为 MMDetection 项目的参与者之一，对该项目的发展起到了重要作用。在目标检测领域不断探索新的技术和方法，如引入先进的特征金字塔网络、无锚点检测等技术，提高了目标检测的准确性和效率。并且该课题组在解决目标检测中的一些关键问题，如样本不平衡、小目标检测等方面也取得了一定的研究成果。其研究成果对于推动目标检测技术的发展具有重要的意义。如果你对该课题组的具体研究工作感兴趣，可以关注他们的 GitHub 页（https://github.com/openmmlab/mmdetection）以及相关的学术论文和研究报告。

研究方向包括目标检测、深度学习、人脸识别检测、机器学习、视频搜索等

代表成果：开源的目标检测工具箱：https://github.com/open-mmlab/m

MMdetection是商汤和港中文大学联合开源的基于PyTorch的对象检测工具包，属于香港中文大学多媒体实验室open-mmlab项目的一部分，是一个相对全面模块化的一个目标检测的框架，很多人在参加目标检测比赛时都会使用这个框架，我本科期间做的目标检测项目大部分采用的都是这个框架，亲测好用，推荐！使用教程可以看下面的教程（来自知乎up主机器之心）一个基于PyTorch的目标检测工具箱，商汤联合港中文开源mmdetection - 知乎

实验室官网：香港中文大学多媒体实验室 - 计算机视觉界的黄埔军校

2、上海交通大学机器视觉和智能团队

 上海交通大学机器视觉和智能团队负责人是卢策吾教授：1982 年 10 月出生，上海交通大学计算机科学与工程系教授、博士生导师。2016 年 9 月回国任上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系计算机视觉研究员，组建了机器视觉与智能实验室。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器人学习等。留学期间，被《麻省理工科技评论》评选为中国 “35 位 35 岁以下科技创新青年”，获得过众多荣誉和奖项，如 2019 年度 “求是杰出青年学者奖”、2023 年科学探索奖等。在学术方面，以通讯作者或第一作者在《自然》《自然・机器智能》、TPAMI 等高水平期刊和会议发表论文 100 多篇，担任《Science》等审稿人，CVPR、ICCV、ECCV、IROS 等领域主席。其主要成就包括开源了如人体姿态估计系统 AlphaPose、HAKE（人体行为引擎）、GraspNet（高性能机器人抓取系统）等拥有国际先进水平的开源人工智能框架和数据集。

该团队的研究方向广泛，涉及计算机视觉、模式识别、机器人视觉等多个领域。比如在图像和视频的目标检测、识别与跟踪方面，团队不断探索新的算法和技术，提高识别的准确率和效率；在三维视觉方面，研究三维场景的重建、理解与交互等技术，为机器人导航、虚拟现实等应用提供支持；同时，在智能机器人的视觉感知与决策方面也有深入的研究，致力于提高机器人的自主感知和决策能力。

代表成果：PointSIFT、CrowdPose、Regional Multi-person Pose Estimation

实验室官网：SJTU Machine Vision and Intelligence Group

3、南开大学计算机视觉实验室

南开大学计算机视觉实验室成立于2009年，实验室聚焦人工智能时代视觉领域的新理论、新方法、新问题，目标是做最有趣、最有用、最有价值的研究工作。

主要研究方向包括:计算机视觉、机器学习、多媒体计算、图像处理等，感兴趣的问题包括图像分类、图像聚类、医学图像处理、图像检索。

实验室官网：计算机视觉实验室

计算机视觉的话国内强势课题组还包含中山大学人机物智能融合实验室、旷视科技的detection组、清华大学、中科大、厦门大学、深圳大学等。

国外课题组：
1、Computer Vision Laboratory at Stanford University (CVL)

（斯坦福大学的计算机视觉实验室）

主要研究方向：图像处理、生物医学图像计算、计算机视觉等

实验室官网：https://vision.ee.ethz.ch/research.html

2、Computer Vision Lab at University of California, Los Angeles (UCLA)

（加州大学洛杉矶分校的计算机视觉实验室）

主要研究方向：计算机视觉、图像处理和机器学习等

实验室官网：UCLA Vision Lab

3、Carnegie Mellon University Robotics Institute

（卡内基梅隆大学机器人研究所）

 ​​​​​​​该研究所拥有一批优秀的研究人员，在机器人视觉和深度学习领域具有深厚的研究实力。

代表性工作：在机器人视觉、目标检测、场景理解等方面的研究与机器人技术紧密结合，为机器人的自主感知和操作提供了重要的技术支持。例如在自动驾驶、机器人导航等应用场景中的目标检测和识别技术方面取得了显著成果。

Robotics Institute Carnegie Mellon University : Robotics Education and Research Leader实验室官网：Robotics Institute Carnegie Mellon University : Robotics Education and Research Leader

细分方向：水下目标检测、深度学习、计算机视觉

1、中国海洋大学OUC AI Group课题组

AI前沿理论组是中国海洋大学人工智能研究院的一个多学科交叉研究小组，董军宇教授为总负责人。