博士申请 | 新加坡国⽴⼤学Gim Hee Lee⽼师招收三维视觉方向全奖博⼠/博后
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新加坡国⽴⼤学
新加坡国⽴⼤学(National University of Singapore,缩写:NUS),简称国⼤或新国⼤,是新加坡的第⼀所⾼等学府,也是世界级顶尖学府。发展⾄今,新加坡国⽴⼤学已是⼀所共有16个学院的综合型研究⼤学。截⾄2022年,新加坡国⽴⼤学在泰晤⼠⾼等教育世界⼤学排名为世界第19名、QS世界⼤学排名为世界第11名、世界⼤学学术排名为世界第71名、美国新闻与世界报导为世界第26名。导师简介
Gim Hee Lee⽼师是新加坡国⽴⼤学 (NUS) 计算机学院 (School of Computing) 的副教授,负责计算机视觉和机器⼈感知 (CVRP) 实验室。Gim Hee Lee ⽼师还⾪属于新加坡国⽴⼤学综合科学与⼯程研究⽣院 (NGS) 和新加坡国⽴⼤学数据科学研究所 (IDS)。他曾于苏黎世联邦理⼯学院 (ETH Zurich) 攻读计算机科学博⼠学位,师从于教授 Marc Pollefeys。在获得博⼠学位后,于美国⻢萨诸塞州剑桥的三菱电机研究实验室 (MERL) 担任研究员。在此之前,他以⼀等荣誉获得了新加坡国⽴⼤学机械⼯程系的⼯程学学⼠学位和⼯程学硕⼠学位,并于新加坡 DSO 国家实验室担任技术⼈员。除此之外,他还是 IJCV 的副主编,曾担任或正担任 BMVC、3DV、CVPR、ICCV、WACV、ECCV、ICLR、IJCAI 和 NeurIPS 的 area chair,并曾担任 3DV 2022 的 program chair, 正担任 CVPR 2023 demo chair。
他的研究兴趣包括:
1. 计算机视觉:最⼩问题 (Minimal Problems)、3D 计算机视觉、运动恢复结构 (SfM)、视觉位置重识别 (visual place recognition)、3D ⼈体姿势预测/估计、3D 对象检测、场景理解、神经场(例如 NeRF和 SDF)和神经场景表⽰;
2. 机器⼈感知:⾃动驾驶汽⻋、微型⻜⾏器 (MAV)、视觉⾥程计和同步定位与地图构建 (SLAM);
3. 机器学习:深度学习和概率图建模。
个人主页:
https://www.comp.nus.edu.sg/~leegh/
招⽣信息及申请条件
注: 以下要求提供的材料需为全英⽂版本
1. PhD students: 申请⼈应该在三维计算机视觉或 neural fields 上有丰富的知识和扎实的基础。要求如下:
获得计算机或者相关⽅向的学⼠/硕⼠学位;
在计算机视觉和机器学习⽅向上有出⾊的学术表现;
扎实的数学能⼒和编程技巧;
优先考虑在计算机视觉或者机器学习领域的顶会上发表过论⽂的申请⼈
除此之外,申请者还需要满⾜ SoC 的基本要求:
https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/phdcs/admissions/
2. 奖学⾦:
Scholarships from SoC:
https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/phdcs/scholarships
出⾊的候选⼈可以申请 presidential graduate fellowship:
https://www.comp.nus.edu.sg/programmes/pg/phdcs/scholarships/#:~:text=President's%20Graduate%20Fellowship%20(PGF),-The%20PGF%20is&text=A%20small%20number%20of%20PhD,a%20maximum%20of%204%20years.
3. 其他奖学⾦
NUS Graduate School (ISEP):
https://isep.nus.edu.sg/prospective-students/#apply-now
Singa Scholarship (for foreign students):
https://www.a-star.edu.sg/Scholarships/for-graduatestudies/singapore-international-graduate-award-singa
AISG Fellowship:
https://aisingapore.org/research/phd-fellowship-programme/
4. Research Fellow / Postdoc: 候选⼈应该在三维计算机视觉或 neural fields 上有丰富的知识和扎实的基础以及相关经历。要求如下:
计算机或者其他相关领域的博⼠学位;
拥有硕⼠学位的出⾊的候选⼈可以申请 research associate;
在 3D Computer Vision and/or Neural Fields 有出⾊的背景;
在计算机视觉或机器学习领域的顶级会议(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS/ICLR) 上发表过相关论⽂
申请方式
请申请⼈发送个⼈简历(含教育背景、论⽂列表、实习经历等)、成绩单、代表性论⽂或项⽬到:gimhee.lee@nus.edu.sg,邮件标题应为【Apply for Research Fellow/PhD-姓名-毕业院校】。
实习内推
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高校招生
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