个人简介
余晋刚，现任职于华南理工大学自动化科学与工程学院。
2005年本科毕业于西安交通大学，并分别于2007年和2014年在华中科技大学取得硕士和博士学位。2014年至2016年在美国内布拉斯加林肯大学从事博士后研究工作。2016年10月通过海外人才引进加入华南理工大学任副教授。攻读博士学位之前，曾于2007年至2010年在中兴通讯、广东北电等业界知名企业担任产品研发工程师。 近年来，在包括IEEE T-IP、PR、IEEE T-MM、IEEE T-CYB、IEEE T-GRS、CVPR、MICCAI等本领域顶级或权威学术期刊/会议发表论文30余篇。主持国家自然科学基金项目、广州市科技计划项目、华南理工大学人才引进项目等6项，作为核心研究人员参与美国国家科学基金、国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等多项。担任CVPR、ICCV、IJCAI、AAAI等顶级会议的程序委员会委员、IEEE T-IP、PR、IEEE T-CSVT、IEEE T-CYB、IEEE T-NNLS、IEEE T-AC等20余种学术期刊的同行评审人、中国图形图像学会机器视觉专委会委员等。
工作经历
2016.10 - 至今 华南理工大学自动化学院 副教授
2014.2 - 2016.5 University of Nebraska-Lincoln, USA Postdoctoral Research Associate
2007.7 - 2010.8 中兴通讯、广东北电等企业 产品研发工程师
教育经历
2010.9 - 2014.6 华中科技大学自动化学院 博士（控制科学与工程）
2005.9 - 2007.6 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 硕士（模式识别与智能系统）
2001.9 - 2005.6 西安交通大学电信学院 学士（信息工程）
获奖、荣誉称号
华南理工大学优秀本科毕设指导教师（2019）
华南理工大学优秀班主任（2019、2020）
华南理工大学发展基金会“桃李奖教金”一等奖（2020）
科研项目
1. 国家自然科学基金项目，面向高通量植物表型测量的多模态图像结构化协同分析，2021-2024，主持
2. 国家自然科学基金项目，基于感知增强理论的视觉显著性计算，2018-2020，主持
3. 广州市科技计划项目，面向高通量植物表型成像测量的多模态植物图像结构化分析，2019-2021，主持
4. 华南理工大学中央高校基本科研业务费项目，多模态植物图像分析与理解方法及其应用，2018-2019，主持
5. 华南理工大学人才引进科研经费，2017-2019，主持
6. 中国航空xxx研究所横向合作项目，基于深度学习的典型xxx目标检测与识别，2018-2019，主持
7. 参与国家重点研发计划、国家自然基金重点项目、广东省重点领域研发计划等多项
科研创新
[1] 第一发明人，一种基于弦切线距离的椭圆检测方法，申请号：201910669661.6
[2] 第一著作权人，弱监督实例分割演示系统，登记号：2021SR0002748
[3] 第一著作权人，喉癌辅助诊断系统，登记号：2021SR0002749
教学活动
主讲《信号分析与处理》（2017至今）、《数据挖掘》（2017至今）等本科生专业基础课程。
指导学生情况
目前指导在读硕士生7名：课题组学生曾获硕士研究生国家奖学金等荣誉奖励；指导本科实习生多名：2019、2020年指导学生获校级优秀本科毕业设计奖；2020年指导本科生以第一作者发表CVPR论文；近两年，我组多名本科生进入UC Berkeley、清华大学等国内外顶级名校或计算机视觉课题组读研深造。
（招生情况：每年可招收硕士生3-4名）
研究领域
1. 图像分析与计算机视觉：图像分割、目标检测、图像匹配等基础性问题；
2. 深度学习：不完备数据的深度学习问题，包括小样本学习、弱监督学习等；
3. 计算机视觉与深度学习的应用研究：医学图像辅助诊断、机器视觉测量（高通量植物表型测量）等。
近期论文
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代表性论文（第一/通讯作者*）
[Preprint] Jin-Gang Yu et al., "Bi-modal Censoring-Aware Ordinal Regression Network for Predicting Overall Survival Time of Gliomas From Histologic and Genomic Data", IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), major revision, 2021.
[9] Jianjin Deng and Jin-Gang Yu*, "A Simple Graph-based Semi-supervised Learning Approach for Imbalanced Classification", Pattern Recognition (PR), 2021.
[8] Zhibo Fan(本科生), Jin-Gang Yu*, Zhihao Liang, Jiarong Ou, Changxin Gao, Gui-Song Xia and Yuanqing Li, "FGN:Fully Guided Network for Few-Shot Instance Segmentation", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. (CCF A类，计算机视觉顶级会议)
[7] Jin-Gang Yu, Yansheng Li, Changxin Gao, Hongxia Gao, Gui-Song Xia, Zhu Liang Yu and Yuanqing Li, "Exemplar-Based Recursive Instance Segmentation With Application to Plant Image Analysis", IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020. (CCF A类，图像处理顶级期刊)
[6] Lichao Xiao, Jin-Gang Yu*, Zhifeng Liu, Jiarong Ou, Shule Deng and Yuanqing Li, "Censoring-Aware Ordinal Regression for Survial Prediction from Pathological Images", International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2020. (医学图像顶级会议）
[5] Yansheng Li*, Zhihui Zhu*, Jin-Gang Yu*（共同通讯）, Yongjun Zhang, "Learning Deep Cross-Modal Embedding Networks for Zero-Shot Remote Sensing Image Scene Classification", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 2020.
[4] Hao Xiong#, Peiliang Lin#, Jin-Gang Yu#（并列一作）, Jin Ye, Lichao Xiao, Yuan Tao, Zebin Jiang, Wei Lin, Mingyue Liu, Jingjing Xu, Wenjie Hu, Yuewen Lu, Huaifeng Liu, Yuanqing Li*, Yiqing Zheng* and Haidi Yang*, “Computer-Aided Diagnosis of Laryngeal Cancer Via Deep Learning Based on Laryngoscopic Images”, EBioMedcine, 2019.
[3] Jin-Gang Yu, Gui-Song Xia, Changxin Gao and Ashok Samal, “A Computational Model for Object-Based Visual Saliency: Spreading Attention Along Gestalt Cues,” IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2016.
[2] Jin-Gang Yu, Gui-Song Xia, Ashok Samal and Jinwen Tian, “Correspondence of Multiple Feature Sets Using Proximal Gauss-Seidel Relaxation,” Pattern Recognition (PR), 2016.
[1] Jin-Gang Yu, Ji Zhao, Jinwen Tian and Yihua Tan, “Maximal Entropy Random Walk for Region-based Visual Saliency,” IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 2014.
代表性论文（合作作者）：
[2] Quankai Gao, Fudong Wang, Nan Xue, Jin-Gang Yu, Gui-Song Xia, “Deep Graph Matching under Quadratic Constraint”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021. (CCF A类，计算机视觉顶级会议)
[1] Fudong Wang, Nan Xue, Jin-Gang Yu and Gui-Song Xia, “ZAC:Zero-Assignment Constraint for Graph Matching with Outliers”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. (CCF A类，计算机视觉顶级会议)
学术兼职
CVPR、ICCV、IJCAI、AAAI等顶级会议的程序委员会委员；
IEEE T-IP、PR、IEEE T-CSVT、IEEE T-CYB、IEEE T-NNLS、IEEE T-AC等20余种学术期刊的同行评审人；
中国图形图像学会机器视觉专委会委员。
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