AI大牛沈春华回国加盟浙大，曾获澳大利亚科研终身成就奖近日

近日， “机器视觉领军学者沈春华已回国加盟浙江大学”的消息在国内AI领域广为流传。
澎湃新闻采访人员注意到，沈春华教授个人官网主页已经注明自己于2021年12月加盟浙江大学，其办公室地址也已注明为“浙江大学紫金港校区蒙民伟楼，计算机辅助设计与图形学国家重点实验室” 。

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【AI大牛沈春华回国加盟浙大，曾获澳大利亚科研终身成就奖】沈春华个人官网主页。
澎湃新闻采访人员12月20日从接近沈春华教授人士处获悉，沈春华已入职浙江大学计算机科学与技术学院。

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浙江大学官网通讯录沈春华的页面。
沈春华教授此次回国加入的是浙大的计算机辅助设计与图形学（CAD&CG）国家重点实验室。这个实验室由潘云鹤院士牵头，包括何晓飞、周昆等计算机大牛都在其中。
根据行业媒体此前介绍，沈春华此前在澳大利亚阿德莱德大学担任计算机科学教授。这位本科毕业于南京大学、后在阿德莱德大学获得博士学位的中国科学家，其主要研究机器学习和计算机视觉，而计算机视觉的终极目标是建立一个具有人类表现的视觉系统。
2012年，沈春华获得澳大利亚研究委员会的未来学者称号。除教职之外，他还是澳大利亚研究委员会机器人视觉卓越中心的科研负责人。沈春华去年被列为澳大利亚科研终身成就奖，是工程与计算机类奖项的5名获选人之一。
计算机排名网站 CSRanking 显示，沈春华是过去10年间在计算机视觉方向3大顶级会议发表论文最多的在澳学者。行业媒体据此分析，沈春华的科研成果和产出是阿德莱德大学下属的澳大利亚机器学习研究院 (Australian Institute for Machine Learning ， AIML) 能在CSRanking上排名世界第4的主要原因之一。
沈春华教授最著名的几项研究，主要集中在目标检测、语义分割等方向。
其中之一，就是FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）目标检测算法，目前引用量已经达到1.3k+ 。这是一个基于FCN算法的无锚点的目标检测模型，通过去掉像YOLO、SSD这类目标检测模型中常用的锚定框，实现设计参数更少、优化超参数、计算复杂等问题。
除此之外，沈春华教授还在更早的时候（2017年）提出过一个RefineNet模型，目前论文引用量已经达到2k+ 。这是一个基于ResNet残差思想设计的语义分割模型，通过采用各层级的特征让语义分割任务变得更加精准。
在论文以外，沈春华团队也贡献了不少开源工具，其中最著名的一个就是AdelaiDet 。这是一个开源多实例级检测应用工具箱，基于Detectron2开发，包含了不少如SOLO、FCOS等算法工作，有不少手机厂商曾经用过上面的模型，来优化一些影像上的功能。
来源：澎湃新闻