硕士研究生,中共党员 软件工程, 计算机科学与工程学院, 东南大学, 南京, 江苏, 中国 手机: +86 188 5165 3218 邮箱: feihongshen@seu.edu.cn [简历]   [GitHub]   [English Page]

关于我

我目前在东南大学计算机科学与工程学院PALM实验室攻读硕士学位，师从陈浩副教授。

本人于2022年6月从东南大学计算机科学与工程学院获得学士学位，本科成绩加权平均分:(88.9/100)。

我的研究兴趣主要包括: 计算机视觉，多模态，自监督学习，AIGC 等。

教育经历

硕士 东南大学 (2022.9 ~ 2025.6) 保研至东南大学(双一流A类高校、985、211) 院系专业: 计算机科学与工程学院, 软件工程 奖励荣誉: 思特奇未来之星一等奖学金(2024)； 东南大学二等奖学金(2022, 2023)； “中国光谷 · 华为杯 ” 第十九届中国研究生数学建模竞赛二等奖(2022)； 经历: 计算机视觉助教（2022年秋季学期，大三学生）

本科 东南大学 (2018.9 ~ 2022.6) 院系专业: 计算机科学与工程学院, 人工智能 专业排名: 24/86;   GPA: 3.8/4.0 [成绩单]

实习经历

计算机视觉实习生 阿里巴巴集团通义实验室 (2024.7 ~ 至今) 研究方向: 基于扩散模型，实现图生视频的运镜可控。

学术项目与论文

• Prune and Repaint: Content-Aware Image Retargeting for any Ratio.
  Feihong Shen, Chao Li and Hao Chen.
  提出了一种适用于任意目标宽高比的图像重定向方法，针对图片重定向缺失语义问题，提出semantic seamcarving以防止显著区域丢失；针对重定向后像素移位导致的裁剪痕迹，自适应重绘区域选取模块生成掩码，并采用图像引导生成模块对掩码区域进行重绘。
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• Modality-Balanced Contrastive Learning for RGB-D Salient Object Detection.
  Hao Chen, Feihong Shen, Lichuang Zhang.
  提出了一种针对RGB与深度图像的对比学习框架，解决模态学习不平衡问题。预训练后的编码器为下游RGB-D 显著物体检测带来更强的RGB与深度模态的特征提取与融合能力，并将框架扩展至RGB-T数据。
  [pdf] [code]

• Disentangled Cross-modal Transformer for RGB-D Salient Object Detection and Beyond. IEEE Transactions on Image Processing, 2024. (JCR Q1, CCF A)
  Hao Chen, Feihong Shen, Ding Ding, Yongjian Deng and Chao Li.
  针对现有RGB-D显著物体检测任务中特征融合中模态差异与空间差异同时存在的问题，提出了跨模态自注意力 与局部互注意力，并将特征解耦为高相似度与高差异度特征，显示挖掘一致性与互补性。在8个数据集上达到 SOTA，并将融合算法扩展至RGB-D语义分割。
  [pdf] [code]

去码头整点薯条

• 研究生讲座脚本
  

• 图书馆预约研讨间脚本
  

• 体育馆预约脚本
  

• 漫威知识图谱