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科研主題：NTU-Moon教授1v1科研——
遷移學習作為機器學習中的一種方法，旨在將從一個任務中學到的知識應用到不同但相關的任務中，以提高新任務的學習效率和效果。隨著深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用，遷移學習在解決資料匱乏和訓練成本高昂的問題上，展現出了巨大潛力。計算機視覺任務，如影像分類、目標檢測和語義分割，往往需要大量標註資料來訓練深度神經網路。然而，在許多實際應用中，獲取足夠的標註資料既耗時又昂貴，遷移學習方法正是應對這一挑戰的有效手段。
在計算機視覺領域，遷移學習通常透過在大規模資料集（如ImageNet）上預訓練模型，然後將預訓練的模型權重遷移到目標任務中進行微調，從而顯著減少訓練時間並提高模型效能。這種方法利用了預訓練模型中學到的特徵表示，這些特徵可以在不同視覺任務中共享，從而避免從零開始訓練模型的高昂代價。遷移學習在諸如醫學影像分析、無人駕駛、工業檢測等領域取得了廣泛應用，尤其是在小樣本學習、領域自適應等方面展現出顯著優勢。
本研究將探討遷移學習方法在計算機視覺中的應用，分析其在不同視覺任務中的效果表現，並總結影響遷移學習效能的關鍵因素，如源任務的選擇、微調策略以及模型架構等。透過對遷移學習方法的深入研究，期望為計算機視覺應用中的模型設計與最佳化提供有效的理論和實踐指導。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：Moon教授
新加坡南洋理工大學副教授
發表論文100多篇，頂級期刊副主編
研究領域：機器學習、計算機視覺，遷移學習，
影像生成，視覺語言模型
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請計算機科學/人工智慧等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案