🎓 加入我们
如果你对计算机视觉、机器学习感兴趣，想进一步了解我们在做什么，欢迎给我写信。无论是准备读研的同学（含推免生），还是希望尝试科研的本科生，都很欢迎联系交流。
我们的研究主要涉及视频分析与合成、人体动作迁移、物体位姿估计、显著性物体检测和医学图像分割等方向。希望同学们能在这里找到自己感兴趣的问题，在阅读、实验和讨论中逐步形成独立思考与研究的能力。
硕士研究生（含推免生）
欢迎有意报考广东工业大学计算机学院的同学提前发来简历，推免生也可以直接邮件联系。你可以聊聊自己的学习经历、感兴趣的方向，以及对研究生阶段的期待。无论今后打算继续读博，还是从事研发工作，都希望你能在读研期间认真做一些研究，积累扎实的能力。
组内以学术研究为主，对实验的严谨性和论文质量有较高要求。科研需要持续投入，也常常会遇到反复尝试的过程。希望这样的学习方式与你的规划相符；具体的研究方向和培养安排，我们可以在交流时进一步讨论。
想尝试科研的本科同学
欢迎计算机学院一至三年级、对科研有兴趣的同学联系，尤其是有继续深造打算的同学。暂时没有科研经历也不用担心，可以先介绍自己学过的课程、做过的小项目，或者想了解的问题。
对本科同学来说，课程学习同样重要。希望你能结合自己的时间安排，在兼顾学业的同时保持相对稳定的科研投入。正式入组前，我们可以先聊一聊，再通过一段论文阅读或实验体验，看看研究方向和组内的交流方式是否适合你。
希望你具备的基础
有一些数学和编程基础，会让后续的研究更容易上手。不要求大家在联系时就熟悉所有内容；如果某些知识还没有学过，也可以在交流时说明，提前做些准备。
- 数学：线性代数、概率论与数理统计。
- 专业知识：机器学习、深度学习的基本概念与方法。
- 编程：愿意动手写代码、阅读已有实现，并尝试解决实验中遇到的问题。
- 交流：愿意主动提问、分享进展，也能坦诚地说出自己的想法和困难。
准备时可以参考周志华的《机器学习》、吴恩达的机器学习课程、Gilbert Strang 的线性代数课程，以及斯坦福大学的 CS231n。
组里的科研与交流
组里通常每周会有论文分享或进度交流，同学们会用 PPT 介绍最近的阅读和实验。除了已经做出的结果，也很欢迎大家把问题带来讨论：尝试过什么、卡在哪里、下一步有什么想法，都是值得交流的内容。
我们以高质量论文为主要研究目标，同时也重视阅读、编程、实验分析、学术写作和表达能力的积累。有合适的科研成果时，也可以进一步申请发明专利，或参加相关科研竞赛。希望经过一段时间的学习，你能够更清楚地提出问题、验证想法，并形成自己的判断。
如何联系我
欢迎把简历发到下面的邮箱。第一封邮件不必写得很长，简单介绍自己，并附上以下信息就好。推免生也可以通过同样的方式联系。
- 个人简历：包括学校、专业、相关课程学习情况及英语四六级成绩（如有）。
- 项目或科研经历：做过哪些事情、自己承担了什么工作。如果还没有科研经历，课程项目或自己动手做过的尝试也可以介绍。
- 兴趣与打算：想了解哪些研究方向，以及对读研、读博或未来工作的初步想法。
为了方便查找，邮件主题可以写成：硕士申请 / 本科科研 — 姓名 — 学校。
yuzhu.ji@gdut.edu.cn ↗联系之后，我们可以怎样进一步了解
初步了解后，我们可以约一次线上或当面交流，聊聊你的兴趣和计划。如果有适合的方向，再通过一次论文分享或小实验进一步了解。你也可以借这个过程感受一下，自己是否喜欢这样的研究和交流方式。
读一篇论文，聊聊自己的理解
可以读一篇我们商量好的论文，也可以选择你感兴趣的工作，准备约 10–15 分钟的分享。试着讲清楚它研究了什么问题、方法为什么有效、实验说明了什么，也欢迎提出你自己的疑问和想法。
动手做一个实验
尝试运行论文代码或复现其中的实验，记录自己的思路、观察到的现象，以及遇到的问题。交流时可以结合代码和结果来讲，也不必回避没有跑通或还没想明白的地方。
通常会留出一周左右的准备时间，具体内容和节奏可以在交流时商量。这些交流主要帮助我们了解彼此的科研兴趣与想法，学校正式的招生考核仍以相关通知为准。