“科研之路漫漫,吾愿上下求索”
进入大二,吴佳俊开始了在“姚班”的科研探索之路。那年暑假,他申请到了微软亚洲研究院实习的机会,就此打开了一片新的视野。
也正是这年起,吴佳俊开始了和加州大学圣地亚哥分校教授两年多的合作。这段宝贵的经历使他领略到处于计算机科学和认知科学交汇处的计算机视觉领域的魅力:是否可以从静态的图片中去识别其他物体的动作。如仅从一张梅西踢足球的静态照片而不是整个视频就可获取动态信息?如何将这些方法更好地应用在物体识别和图像分割上?这些都成了他关注的重点。
此后,上课之余,他把大量时间“泡”在研究上,为了方便,实验室的沙发随便一蜷就是一晚。“过去几年,熬夜测试算法对他而言,几乎是家常便饭。甚至在特奖答辩结束当晚,他还马不停蹄地连续奋战两晚,完成了几篇论文的最后修改工作。”杜超说。
“佳俊是一个非常负责任的人。我们合作的时候我在清华而他在美国的实验室交流,我们只能通过Skype等方式交换意见。虽有12小时的时差,但我每一次有问题找他,几乎都能在网上第一时间联系到。他除了负责自己的,也不忘适时提醒其他人的工作。”吴佳俊的科研合作伙伴,和他同在“姚班”的汪一宁说。
正是对这些领域的专注,吴佳俊已有两篇论文,即《基于多示例学习的物体聚类》和《互联网图片的中层概念学习》,刊发在计算机视觉领域的顶级会议——IEEE CVPR(国际计算机视觉与模式识别会议),一个在领域内得到极高认可,甚至被许多世界一流大学作为博士毕业标准的论文会议。
吴佳俊的研究成果很快得到学术界的认可,随后他先后接受了麻省理工、加州大学圣地亚哥分校和普林斯顿的实验室访问邀请。这期间,他又以第一作者的身份向CVPR 2014提交了三篇论文,包含交互图像分割、大数据动作识别等主题。
谈及科研,他用了最朴素的两个字——“坚持”来概括:“无论我们想在哪一行取得一些成绩,都需要一个漫长的积累过程。在这个过程中,我们可能遇到种种困难与挫折,我们想要放弃或退缩,但只有克服这些困难,才能迈上新的高度。”
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