胡宇韬，博士，副教授，硕士生导师。2017年2022年先后于北京航空航天大学获得学士、博士学位。2022年至2024年于香港大学进行博士后研究。近期主要研究方向为：多模态学习、医学影像处理等。在计算机视觉领域顶级会议、期刊（CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文近20篇，长期担任多个国际著名期刊、会议（CVPR、ICCV、ECCV、IEEE-TIP、IEEE-TNNLS等）的审稿人。
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招生：
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1-计算机视觉，多模态学习
2-医学图像处理
2013-2017 北京航空航天大学，学士学位
2017-2022 北京航空航天大学空地一体新航行系统技术全国重点实验室，博士学位
2022-2024 香港大学HKU-MMLab 博士后研究员
2024至今东南大学计算机学院，副教授
* 共同一作; # 通讯作者。完整的论文列表见我的谷歌学术主页
Hu Y, Wang Q, Shao W, et al. Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation [C]. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2023: 4067-4077. (计算机视觉领域顶会，CCF-A，Oral)
Hu Y, Li T, Lu Q, et al. OmniMedVQA: A New Large-Scale Comprehensive Evaluation Benchmark for Medical LVLM [C]. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2024. (计算机视觉领域顶会，CCF-A)
Hu Y, Jiang X, Liu X, et al. Nas-Count: Counting-by-Density with Neural Architecture Search[C]. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision. 2020: 747-766. （计算机视觉领域顶级会议，CCF-B）
Hu Y, Jiang X, Liu X, et al. Hierarchical Self-Distilled Feature Learning for Fine-Grained Visual Categorization [J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021: Early Access. (SCI, IF: 10.4, 中科院Q1)
Hu Y, Huang X, Luo X, et al. Variational Self-Distillation for Remote Sensing Scene Classification [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 1-13. (SCI, IF: 8.2, 中科院Q1)
Hu Y, Liu X, Zhang B, et al. Alignment Enhancement Network for Fine-Grained Visual Categorization [J]. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2021, 17(1): 1-20. (SCI, IF: 5.1, JCR: Q1)
Hu Y, Huang X, Luo X, et al. Learning Foreground Information Bottleneck for Few-Shot Semantic Segmentation [J]. Pattern Recognition, 2024, 146, 1-10.（SCI, IF: 8.0, 中科院Q1）
Hu Y, Yang Y, Zhang J, et al. Attentional Kernel Encoding Networks for Fine-Grained Visual Categorization [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2020, 31(1): 301-314. (SCI, IF: 8.4, 中科院Q1)
Huang X, Hu Y#, Luo X, et al. Learning Foreground Information Bottleneck for Few-Shot Semantic Segmentation [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, 33(6): 2813-2825. (#通讯作者，SCI, IF: 8.4, 中科院Q1)
