个人简介
梁坚，副研究员。2013年7月获西安交通大学自动化专业工学学士学位，2019年1月获中科院自动化所模式识别与智能系统工学博士学位，2019-2021年前往新加坡国立大学从事博士后研究工作，2021年6月加入中科院自动化所担任智能感知与计算研究中心副研究员。主要研究方向为计算机视觉、迁移学习、对抗学习、多模态检索等。在国际人工智能领域权威期刊IEEE TPAMI、TIP、TCSVT、PR与国际顶级会议ICML、NeurIPS、CVPR、SIGIR、AAAI、ECCV、ACM MM等发表学术论文20余篇。长期担任国际人工智能领域权威期刊IEEE TPAMI、TIP、TNNLS、TIFS、PR以及领域顶级学术会议ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等审稿人，并获评人工智能顶级会议IJCAI-ECAI 2018 Distinguished PC Member。曾获得北京市科技新星、中科院特别研究助理、中科院优博论文奖、中科院院长奖等荣誉。
代表性著作
1. Jian Liang, Dapeng Hu, Yunbo Wang, Ran He, and Jiashi Feng. "Source data-absent unsupervised domain adaptation through hypothesis transfer and labeling transfer." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2021).
2. Jian Liang, Ran He, Zhenan Sun, and Tieniu Tan. "Aggregating randomized clustering-promoting invariant projections for domain adaptation." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 41, no. 5 (2018): 1027-1042.
3. Jian Liang, Dapeng Hu, and Jiashi Feng. "Domain Adaptation with Auxiliary Target Domain-Oriented Classifi er." In Proc. CVPR. 2021.
4. Jian Liang, Dapeng Hu, and Jiashi Feng. "Do we really need to access the source data? source hypothesis transfer for unsupervised domain adaptation." In Proc. ICML. 2020.
5. Jian Liang, Ran He, Zhenan Sun, and Tieniu Tan. "Distant supervised centroid shift: A simple and efficient approach to visual domain adaptation." In Proc. CVPR. 2019.
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