实验室简介
我们是清华大学电子工程系视觉计算实验室，主要研究方向包括: 三维成像、语义分割、视觉检测、医疗大数据、智能人机交互系统（机械臂、机器狗）等。已发表学术论文数百篇，SCI论文数十篇。
与国内外公司有广泛深入的合作，研究成果已应用到企业产品中；与伦敦大学，东京大学等国外著名高校联系紧密，博士生在读期间有各种国际交流机会（国际会议、交换国外访问等）。
实验室目前有博士生四名以及硕士生数十名，拥有良好的学术氛围和科研环境，倡导学术自由和团队合作，追求严谨务实和学术诚信，鼓励科研创新和发明创造；实验室成员团结友爱、严谨求实，构建了一个充满激情又富有温情的大家庭。目前实验室分为以下四个研究组:
3DVisionGroup、ECGGroup、RecognitionGroup、RoboticsGroup
博士后招聘(面向工业场景的目标识别算法研究)
拟从事研究内容或研究计划（清华）
面向工业场景的目标识别（含检测、分割、异常识别）算法研究：
基于Moe架构的复杂场景目标识别大模型预训练方法研究。面向复杂工业环境的增量学习与在线自适应目标识别技术研究。面向复杂工业环境的多模态目标识别算法研究。任职要求
具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄不超过35周岁，获得博士学位的年限不超过3年。获得电子工程、计算机、自动化、人工智能等相关专业博士学位。具有多模态预训练大模型、小样本识别、目标检测相关算法研究经验，在相关领域的顶级期刊或会议上发表过研究论文，具有出色的科研能力。具有较强的编程能力，熟练掌握C/C++、Python、MATLAB等编程语言，熟悉常用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有算法工程部署经验者优先。工作积极主动，责任心强，具有积极的学习态度和创新精神，良好的交流能力、团队的合作意识和组织能力。联系方式
发送邮件至wangguijin@tsinghua.edu.cn以咨询更多情况
博士后招聘(工业场景low level图像重建与识别)
拟从事研究内容或研究计划（清华）
工业场景low level图像重建、识别算法研究：
研究工业退化建模与重建理论，面向复杂工业环境中图像退化、噪声干扰等问题的low level图像退化建模与重建算法研究。面向工业场景low level图像的识别算法研究。任职要求
具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄不超过35周岁，获得博士学位的年限不超过3年。 获得计算机视觉、电子工程、计算机、人工智能等相关专业博士学位。 深入理解图像退化的数学模型，掌握逆问题求解方法，具有Low-level图像重建算法研究经验，在相关领域的顶级期刊或会议上发表过研究论文，具有出色的科研能力，具有Ocr研究经验者优先。具有较强的编程能力，熟练掌握C/C++、Python、MATLAB等编程语言，熟悉常用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有算法工程部署经验者优先。工作积极主动，责任心强，具有积极的学习态度和创新精神，良好的交流能力、团队的合作意识和组织能力。有目标识别算法研究经验者优先。联系方式
发送邮件至wangguijin@tsinghua.edu.cn以咨询更多情况
招生情况（博士、硕士）
要求
对图像研究有兴趣，熟悉Python/C++编程，有一定图像处理和深度学习基础
联系方式
发送邮件至csa21@mails.tsinghua.edu.cn以咨询更多情况