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科研团队

刘西瑶
刘西瑶 博士,助理研究员    
博士后创新人才支持计划


   研究领域:少样本学习,迁移学习,元学习,人-物交互识别
   办公室:R314
   电话:024-23970193
   传真:024-23970021
   Email:liuxiyao@sia.cn
机器人视觉研究组 机器人学国家重点实验室 中国科学院沈阳自动化研究所 沈阳市南塔街114号 邮编:110016   
个人简历
    2015年毕业于天津大学电子信息工程学院,获工学学士学位;2018年毕业于国家海洋技术中心,获工学硕士学位;2022年毕业于天津大学电气自动化学院,获工学博士学位;现为中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室助理研究员、博士后。
主要工作
计算机视觉,深度学习,少样本目标识别及应用。

论文发表

1) Xiyao Liu, Zhong Ji*, Yanwei Pang, Zhi Han. Dual Distillation Discriminator Networks for Domain Adaptive Few-Shot Learning. Neural Networks, vol.165, 2023: 625-633.     

2) Xiyao Liu, Zhong Ji*, Yanwei Pang, Zhi Han. Self-Taught Cross-Domain Few-Shot Learning with Weakly Supervised Object Localization and Task-Decomposition. Knowledge-Based Systems, vol. 265, 2023110358.    

3) Xiyao Liu, Zhong Ji*, Yanwei Pang, Jungong Han and Xuelong Li, DGIG-Net: Dynamic Graph-in-Graph Networks for Few-Shot Human-Object Interaction, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 8, pp. 7852-7864, 2022.    

4) Zhong Ji, Zhishen Hou, Xiyao Liu*, Yanwei Pang and Xuelong Li, Memorizing Complementation Network for Few-Shot Class-Incremental Learning, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 32, pp. 937-948, 2023.    

5) Zhong Ji, Ping An, Xiyao Liu*, Changxin Gao, Yanwei Pang, and Ling Shao. Semantic-Aware Dynamic Generation Networks for Few-Shot Human-Object Interaction Recognition, in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Online, pp. 1-12, 2023.    

6) Zhong Ji*, Xiyao Liu*, Yanwei Pang, Wanli Ouyang and Xuelong Li, Few-Shot Human-Object Interaction Recognition with Semantic-Guided Attentive Prototypes Network, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 1648-1661, 2021.    

7) Zhong Ji, Xiyao Liu, Yanwei Pang*, and Xuelong Li, SGAP-Net: Semantic-Guided Attentive Prototypes Network for Few-Shot Human-Object Interaction Recognition, in AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 11085-11092, 2020.     

8) Zhong Ji, Zhishen Hou, Xiyao Liu*, and Yanwei Pang, Information Symmetry Matters: A Modal-Alternating Propagation Network for Few-Shot Learning, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 31, pp. 1520-1531, 2022.     

9) Zhong Ji, Ping An, Xiyao Liu*, Ling Shao and Zhongfei Zhang, Task-Oriented High-Order Context Graph Networks for Few-Shot Human-Object Interaction Recognition, IEEE Transaction on Systems, Man Cybernetics: Systems, vol. 52, no. 9, pp. 5443-5455, 2022.     

10) Zhong Ji, Jingwei Ni, Xiyao Liu*, and Yanwei Pang, Teachers Cooperation: Team-Knowledge Distillation for Multiple Cross-Domain Few-Shot Learning, Frontiers of Computer Science, 17(2): 172312, 2023.     

11) Yan Xu, Lifu Mu, Zhong Ji, Xiyao Liu, and Jungong Han, Meta Hyperbolic Networks for Zero-Shot Learning, Neurocomputing, vol. 491, no. 28, pp. 57-66, 2022.     

12) 安平, 冀中, 刘西瑶, 任务感知双原型网络的人物交互少样本识别. 计算机科学与探索, 15 (11): 9, 2021.


研究项目: 

1) 面向水下机器人的小样本目标识别关键技术研究
   经费来源:中国博士后科学基金会;2024-2025,项目负责人。    

2) 域知识迁移和联合泛化的少样本图像分类方法研究
   经费来源:国家自然科学基金;2024-2026,项目负责人。    

3) 基于迁移学习的水下机器人视觉识别技术研究
   经费来源:中国博士后科学基金会;2024-2025,项目负责人。    

4) 基于类生命孪生的机器人智能学习方法
   经费来源:国家科技部;2021-2023,参与。    

5) 动态开放的视觉少样本学习关键技术研究
  
经费来源:国家自然科学基金;2022-2024,参与。


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