瞿经纬 (Jingwei Qu)

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个人简介
2014年7月,毕业于北京大学信息科学技术学院, 主修计算机科学与技术专业,并取得理学学士学位。目前,在北京大学王选计算机研究所攻读计算机应用技术专业博士, 由凌海滨教授、吕肖庆副研究员、汤帜研究员联合指导。 曾在2018年9月至2019年9月间,以联合培养博士研究生身份,公派留学美国天普大学计算机信息科学系, 由凌海滨教授指导。发表国际会议和期刊论文11篇,其中一作5篇。担任Pattern Recognition (PR)期刊审稿人。研究方向主要包括:图神经网络、计算机视觉、分子分析等。
瞿经纬
北京市海淀区中关村北大街128号
北京大学王选计算机研究所
电话: (+86) 152-0131-7881
qujingwei@pku.edu.cn

主要研究课题

图像稀疏匹配

2020 - 2021
深度学习框架-TensorFlow & Graph Nets,Python

通过深度图匹配解决图像语义关键点对应问题。将匹配问题转换为分类问题,针对启发式建图策略造成的两个问题——缺乏独立有效的边特征和存在噪声边,设计了区域聚合边特征和关系注意力机制。发表IJCAI2021一篇,投稿TCSVT一篇。

图像稠密匹配

2019 - 2020
深度学习框架-PyTorch, Python

通过学习空间变换实现图像语义对齐。遵循语义相近图像间存在连续变换假设,以三元组训练样本和目标协同定位模型为核心,自监督学习和弱监督学习策略结合,学习全局变换以描述所有像素对的空间流域。投稿PR一篇。

分子检索

2016 - 2018
Matlab, C++, Swift

通过超图相似度量实现药物分子检索。挖掘分子频繁子结构,压缩以生成超图,以编辑距离和同构度量超图相似度,设计GTF-IDF索引结构以加速大规模分子检索。并以拍照和手绘作为输入方式,开发了移动端分子检索系统。发表MultiMediaMIPR2018各一篇。

图形检索

2015 - 2016
Matlab, Java

通过主动学习提升平面几何图形检索效率。以图形为对象实现电子文档检索,用于多媒体教学,但受限于训练数据缺乏。利用主动学习减少对训练数据的依赖,提升平面几何图形检索系统的分类器准确率。发表ICPR2016一篇。

汉字密度分析

2013 - 2014
Matlab

设计多种全局和局部汉字密度度量方式。设计了五种汉字密度度量方式:连通域中心距离、连通域缝隙、连通域面积比、孔洞面积比、全局紧凑度,可用于汉字设计、识别、美化等。发表NLPCC2014一篇。


部分论文列表

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获奖情况

  • 国家留学基金委奖学金
  • 北京大学三好学生、斯伦贝谢奖学金
  • 北京大学社会工作奖、王选计算机研究所优秀学生
  • 北京大学王选奖学金二等奖、王选计算机研究所优秀学生干部、信息科学技术学院优秀毕业论文
  • 2019
  • 2016
  • 2015
  • 2014

专业技能


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