颜水成简介资料(个人简历图片)-买球的app软件下载

颜水成毕业于北京大学，也是伊利诺伊大学(uiuc)的博士后，在新加坡国立大学领导机器学习与计算机视觉实验室。颜水成的主要研究领域是计算机视觉，深度学习，与多媒体分析。他的团队提出的“network in network” 对深度学习产生了很大的推动力，同时他的团队开发的”purine”是全球第一个开源的支持多机多gpu的深度学习系统。在人脸与人体分析领域，多项指标国际领先，据悉他的团队在人脸检测、关键点定位、行人检测的结果在fddb、300-w，caltech pedestrian上当前取得了最佳性能。

2008 年，颜水成加入新加坡国立大学，逐渐成为 nus 的机器学习和计算视觉领域的领军人物，并拥有该校任终身教职。

2001年，进入微软亚洲研究院实习。

2015 年 9 月，颜水成接过了周鸿�t递来的橄榄枝，在 360 任职的 3 年里，颜水成 为 360 搭建了一支专业的 ai 团队，并将 ai 技术落地应用到 360 旗下的 360 的智能摄像机、机器人、360 安全大脑、智能手表等产品中。

2019年7月，依图科技宣布计算机视觉和机器学习领域的国际知名专家颜水成博士正式加入，担任依图科技首席技术官(cto)一职。

2011年，被新加坡国家科学院授予新加坡青年科学家奖。

2014年，颜水成教授曾入选汤森路透(thomson reuters)发布的“2014年世界最具影响力科学家”，同时2014和2015两次入选isi highly-cited researchers。此外，他的团队在五年内曾7次问鼎计算机视觉领域“world cup”竞赛 pascal voc 和 ilsvrc的世界冠军和亚军奖项。由于在计算机视觉，机器学习和多媒体等领域的杰出贡献，颜水成被授予新加坡青年科学家奖 (ysa)和青年教授研究成就奖。

在计算机视觉领域“world cup”竞赛中,颜水成博士率领的团队共获得了10次计算机视觉领域两大核心竞赛pascal voc和imagenet大规模视觉识别(ilsvrc)冠军和荣誉奖,10余次最佳(学生)论文奖。他的团队还曾获得多媒体领域顶会acm mm最佳论文奖、最佳学生论文奖和最佳技术演示奖的大满贯。颜水成博士团队提出的“network in network”(nin)网络结构的核心1x1卷积是近年来几乎所有计算机视觉深度学习模型的标准模块,在学术界和工业界影响深远,其思想也被后期的googlenet、残差网络(resnet)等模型所采用。

计算机视觉，深度学习，与多媒体分析。他的团队提出的“network in network” 对深度学习产生了很大的推动力，同时他的团队开发的”purine”是全球第一个开源的支持多机多gpu的深度学习系统。在人脸与人体分析领域，多项指标国际领先，据悉他的团队在人脸检测、关键点定位、行人检测的结果在fddb、300-w，caltech pedestrian上当前取得了最佳性能。