个人简历

中国地质大学（武汉）本科（2009.9-2013.6），华中科技大学博士（2013.9-2018.6，导师曹治国教授），澳大利亚阿德莱德大学访问学生（2016.8-2017.9）与博士后（2018.9-2020.8），合作导师沈春华教授，2020年11月起任华中科技大学人工智能与自动化学院副教授。
我的研究方向为计算机视觉，主要研究：
i) 稠密预测涵盖计算机视觉中一系列逐像素标记任务，如目标检测、语义分割、实例分割、深度估计、图像去噪、图像抠图、边缘检测、图像重建等；当前我的研究关注如何设计任务自适应的动态上采样算子在解码阶段有效恢复特征在图像编码过程中损失的空间信息，提出了索引网络、亲和上采样等算子；
ii) 目标计数解决如何从图像中估计感兴趣（稠密）对象的数量，其中我主要研究人群计数和植物计数；技术上，我主要沿着自己提出的深度局部（冗余）计数框架展开：在该框架中，提出了基于区间分类思想的计数器缓解样本不平衡问题，提出基于空间分治思想解决计数值从开集到闭集的转换，提出受人计数行为启发的天秤网络对计数重建模为序列决策问题等；
iii) 计算机视觉在农业/植物表型中的应用面向田间作物的发育期自动观测以及田间高通量表型等具体应用需求，利用当前的深度学习和计算机视觉技术解决以植物为对象的一系列视觉问题，如玉米穗/麦穗计数和检测、玉米品种识别、作物/棉桃分割等。相比自然图像，植物在图像中呈现出该问题域所特有的图像特性和视觉挑战，例如，植物图像分辨率普遍较高，植物本身是一个随时间变化的系统（其外观尺寸随时间变化而变化）。这些难点和挑战提出了新的科学/工程问题，如此反向启发本领域设计更加高效鲁棒的视觉算法。
陆昊博士目前已在计算机视觉与模式识别领域和农业/植物交叉学科领域发表或录用论文40余篇，包括视觉领域的三大顶级会议 ICCV、CVPR、ECCV，顶级期刊 IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TGRS、IEEE TMI、IEEE TITS等；曾获欧洲农业工程协会颁发的杰出论文奖；作为主要研发人员参与研发的田间作物发育期自动观测系统已在国内各省广泛应用并荣获日内瓦国际发明展铜奖。
教育经历
2013.92018.6华中科技大学工学博士学位研究生(博士)毕业
2009.92013.6中国地质大学（武汉）本科(学士)
2016.82017.9阿德莱德大学访问学生
2013.92018.6华中科技大学控制科学与工程工学博士学位研究生(博士)毕业
2009.92013.6中国地质大学（武汉）测控技术与仪器工学学士学位本科毕业
工作经历
2020.11至今华中科技大学人工智能与自动化学院副教授
2018.92020.8阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所博士后

研究领域

稠密预测
目标计数""

近期论文

[1] Hao Lu, Yutong Dai, Chunhua Shen, and Songcen Xu, \
担任十余种会议与期刊的审稿人，包括CVPR、SIGGRAPH Asia、TPAMI、TCYB、TCSVT、PR、CVIU、WACV、ACCV、ICIP、ICPR、PLME、COMPAG、BIOSYSENG、GRSL、EAAI、Sensors等。