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湯曉鷗

鎖定
湯曉鷗1968年1月24日-2023年12月15日 [44]  ,出生於遼寧省鞍山市計算機科學家,香港中文大學多媒體實驗室創始人,浦江實驗室主任,上海人工智能實驗室主任 [49] 香港中文大學信息工程學系教授、工程學院傑出學人,商湯科技創始人。 [2]  [26]  [45] 
湯曉鷗1990年畢業於中國科學技術大學,獲得學士學位;1991年獲得美國羅切斯特大學碩士學位;1996年獲得麻省理工學院博士學位;1998年加入香港中文大學信息工程學系任教 [50]  ;2001年創立香港中文大學多媒體實驗室;2005年至2007年在微軟亞洲研究院工作,擔任視覺計算組主任;2008年在中國科學院深圳先進技術研究院多媒體集成技術研究室工作,擔任主任和研究員;2009年1月起擔任中國科學院深圳先進技術研究院副院長 [53]  ;2014年創立商湯科技;2020年任上海人工智能實驗室主任;2021年任浦江實驗室主任 [52]  ;2023年12月15日23時45分,湯曉鷗因病救治無效去世,享年55歲 [2]  [14] 
湯曉鷗主要從事計算機視覺相關領域的研究,包括多媒體計算機視覺模式識別視頻處理 [2] 
中文名
湯曉鷗
外文名
TANG Xiaoou, Sean
Xiaoou Tang [25] 
國    籍
中國
民    族
漢族
出生地
遼寧省鞍山市
出生日期
1968年1月24日
逝世日期
2023年12月15日
畢業院校
中國科學技術大學
羅切斯特大學
麻省理工學院
職    業
教育科研工作者
主要成就
全球人臉識別技術的“開拓者”和“探路者”
性    別

湯曉鷗人物生平

湯曉鷗早期經歷

湯曉鷗人物素描 湯曉鷗人物素描
1968年,湯曉鷗出生於遼寧省鞍山市。
1985年,從鞍山市第一中學畢業。 [10] 
1990年7月,本科畢業於中國科學技術大學精密機械與精密儀器系,獲得學士學位。 [51] 
1991年8月,從美國羅切斯特大學(University of Rochester)畢業,獲得碩士學位。
1996年9月,從麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)畢業,獲得博士學位。
1996年至1997年,在麻省理工學院伍茲霍爾海洋研究所從事研究工作。 [52] 

湯曉鷗工作經歷

1998年1月-2003年1月,任香港中文大學助理教授。 [12] 
2001年7月,創立香港中文大學多媒體實驗室。 [27] 
參加2023世界人工智能大會(waic)開幕式 參加2023世界人工智能大會(waic)開幕式 [15]
2003年1月-2005年1月,任香港中文大學副教授。
2005年3月,任香港中文大學教授。 [12] 
2005年3月-2008年1月,任微軟亞洲研究院視覺計算組主任。 [5] 
2008年12月,在中國科學院深圳先進技術研究院多媒體集成技術研究室工作,擔任主任和研究員。 [12]  [31] 
2009年1月,任中國科學院深圳先進技術研究院副院長 [16] 
2020年7月,上海人工智能實驗室揭牌,湯曉鷗擔任該實驗室主任。該實驗室積極匯聚國際國內重要科技力量,以上海為中心,依託三個核心基地——北京、杭州和粵港澳大灣區推進建設。由於是一個全新的體系和形態,既要進行戰略性、原創性、前瞻性的科學研究與技術攻關,也要進行生態建設,湯曉鷗為此做了大量工作。 [47] 
2020年8月,任上海人工智能創新中心負責人 [23] 

湯曉鷗學術經歷

1992年,湯曉鷗在美國麻省理工學院攻讀博士學位,所在實驗室通過海底機器人,在水下用聲納(吶)和視覺相機來探索海底世界,發現沉沒的泰坦尼克號,從此時起湯曉鷗就開始學習人臉識別的算法 [28-29] 
博士畢業後,湯曉鷗在香港中文大學建立實驗室繼續從事計算機視覺相關領域的研究。湯曉鷗將這一時期的積累稱作“深挖洞、廣積糧”。 [29] 
在微軟亞洲研究院工作時,“總感覺和銘銘(湯曉鷗兒子的小名)在一起的時間太少,想把每一分鐘都記錄下來。” 湯曉鷗在一篇自述中寫道。每次見到兒子,都會拍下大量照片。
湯曉鷗的解決辦法是,“號召大家做照片管理方面的研究”,接着又做了多圖分割、實時圖像檢索技術等課題,銘銘的照片經常用在視覺計算組的各種實驗數據裏。三年中,湯曉鷗團隊在一流的計算機視覺會議(ICCV , CVPR , ECCV)發表了60多篇論文 [22]  。現時的相冊管理系統,還有各種美顏美圖應用,其核心技術大多來自於湯曉鷗團隊人臉識別技術的延伸和拓展 [28]  。湯曉鷗同微軟亞洲研究院合作研發的圖像識別技術被用於微軟圖像搜索引擎,成為世界上第一項圖像識別技術被用於大規模商業應用。 [45] 
2014年3月,湯曉鷗團隊發佈GaussianFace人臉識別算法,在LFW數據庫上準確率達98.52%,在全球首次突破人眼識別能力。
2014年6月,湯曉鷗實驗室開始發表的DeepID系列算法,逐步將人臉識別準確率提升至99.55%。 [29] 
2015年,湯曉鷗團隊在中國移動的招標中勝出,成為實名制認證技術合作方。因為人臉識別技術的介入,處理用户實名認證所需的時間,由原來的五分鐘,提高至五秒。 [28] 
2023年,湯曉鷗帶領團隊發佈“風烏”大模型、書生通用大模型體系、與央視合作的“央視聽媒體大模型”。 [47] 

湯曉鷗逝世

2023年12月15日23時45分,因病救治無效在上海去世,享年55歲。 [14]  [24] 

湯曉鷗主要成就

湯曉鷗科研成就

  • 科研綜述
湯曉鷗發明的人臉識別技術,是世界上第一個超過人眼識別能力的計算機算法,其在香港中文大學創辦的多媒體實驗室,2016年與麻省理工學院、斯坦福大學等一道入選世界十大人工智能先鋒實驗室。為促進深港兩地的研究人員交流互通和協同創新,湯曉鷗牽頭組建了香港中文大學和中國科學院深圳先進技術研究院的聯合實驗室 [29] 
湯曉鷗同微軟亞洲研究院合作研發的圖像識別技術已被用於微軟圖像搜索引擎,成為世界上第一項圖像識別技術被用於大規模商業應用。湯曉鷗的團隊在全球範圍內做出了大量深度學習原創技術突破:2012年國際計算視覺與模式識別會議(CVPR)上僅有的兩篇深度學習文章均出自其實驗室;2013年國際計算機視覺大會(ICCV)上全球學者共發表8篇有關深度學習的文章,其中6篇出自湯教授實驗室;2011—2013年間在計算機視覺領域兩大頂級會議ICCV和CVPR上發表了14篇深度學習論文,佔據全世界在這兩個會議上深度學習論文總數(29篇)的近一半。2014年3月,其團隊發佈GaussianFace人臉識別算法,在LFW數據庫上準確率達98.52%,在全球首次突破人眼識別能力。2014年6月起,湯曉鷗實驗室開始發表的DeepID系列算法,逐步將人臉識別準確率提升至99.55%,開啓了整個人臉識別行業技術落地的時代 [33] 
2014年3月,湯曉鷗團隊發佈研究成果,基於原創的人臉識別算法,準確率達到98.52%,首次超越人眼識別能力(97.53%) [28]  。2016年,湯曉鷗領軍的中國人工智能團隊,入選世界十大人工智能先鋒實驗室,成為亞洲區唯一入選的實驗室。2020年,湯曉鷗入選“人工智能全球2000位最具影響力學者榜” [7] 
  • 學術論文
根據2023年11月香港中文大學多媒體實驗室網站數據,湯曉鷗團隊已發表論文400餘篇 [13] 據統計,湯曉鷗的論文累計被引用近14萬次,位居全球華人計算機科學家前列。 [52] 
2009年,《基於暗原色的單一圖像去霧技術》(Single image haze removal using darkchannel prior)獲得IEEE計算機視覺與模式識別會議(CVPR)最佳論文獎(與何愷明、孫劍)。 [12]  [32] 
作者
文章名
期刊/會議
年份
備註
Ke Yu, Xintao Wang, Chao Dong, Xiaoou Tang, Chen Change Loy
Path-Restore: Learning Network Path Selection for Image Restoration
TPAMI
2021

Tak-Wai Hui;Xiaoou Tang;Chen Change Loy
A Lightweight Optical Flow CNN —Revisiting Data Fidelity and Regularization
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
2021

Yujun Shen, Ceyuan Yang, Xiaoou Tang, Bolei Zhou
Interfacegan: Interpreting the disentangled face representation learned by gans
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
2020
第 3 作者
Yujun Shen, Jinjin Gu, Xiaoou Tang, Bolei Zhou
Interpreting the latent space of gans for semantic face editing
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
2020
第 3 作者
Yue Zhao, Yuanjun Xiong, Zhirong Wu, Dahua Lin
Temporal Action Detection with Structured Segment Networks
International Journal of Computer Vision
2020
第 5 作者
L Wang,Y Xiong,Z Wang,Y Qiao,D Lin,X Tang,LV Gool
Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell
2019
第 6 作者
Xintao Wang, Ke Yu, Chao Dong, Xiaoou Tang, Chen Change Loy
Deep Network Interpolation for Continuous Imagery Effect Transition
CVPR 2019
2019
第 4 作者
Yuying Ge, Ruimao Zhang, Xiaoou Tang, Xiaogang Wang, Ping Luo
DeepFashion2: A Versatile Benchmark for Detection,Pose Estimation,Segmentation and Re-Identification of Clothing Images
CVPR 2019
2019
第 4 作者
Xingang Pan, Xiaohang Zhan, Jianping Shi, Xiaoou Tang, Ping Luo
Switchable Whitening for Deep Representation Learning
ICCV 2019
2019
第 4 作者
Z Zhang,P Luo,CL Chen,X Tang
From Facial Expression Recognition to Interpersonal Relation Prediction
International Journal of Computer Vision
2018
第 4 作者
Ziwei Liu, Xiaoxiao Li, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Deep Learning Markov Random Field for Semantic Segmentation
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell
2018
第 5 作者
Shuo Yang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Faceness-Net: Face Detection through Deep Facial Part Responses
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell
2018
第 4 作者
Chen Huang, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Discriminative Sparse Neighbor Approximation for Imbalanced Learning
IEEE Trans. Neural Netw. Learning Syst
2018
第 3 作者
Xingang Pan, Jianping Shi, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding
AAAI 2018
2018
第 5 作者
Xiaohang Zhan, Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaoou Tang, Chen Change Loy
Mix-and-Match Tuning for Self-Supervised Semantic Segmentation
AAAI 2018
2018
第 4 作者
Yujun Shen, Ping Luo, Junjie Yan, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
FaceID-GAN: Learning a Symmetry Three-Player GAN for Identity-Preserving Face Synthesis
CVPR 2018
2018
第 5 作者
Xingang Pan, Ping Luo, Jianping Shi, Xiaoou Tang
Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities via IBN-Net
ECCV 2018
2018
第 4 作者
Yujun Shen, Ping Luo, Junjie Yan, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
FaceID-GAN: Learning a Symmetry Three-Player GAN for Identity-Preserving Face Synthesis
The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2018
第 5 作者
Kaidi Cao, Yu Rong, Cheng Li, Xiaoou Tang, Chen Change Loy
Pose-Robust Face Recognition via Deep Residual Equivariant Mapping
Computer Vision and Pattern Recognition 2018
2018
第 4 作者

DeepID-Net: Object Detection with Deformable Part Based Convolutional Neural Networks
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell
2017
其他(合作組作者)
Yubin Deng, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Image Aesthetic Assessment: An experimental survey
IEEE Signal Process. Mag
2017
第 3 作者
Xiaoxiao Li, Ziwei Liu, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Not All Pixels Are Equal:Difficulty-Aware Semantic Segmentation via Deep Layer Cascade
CVPR 2017
2017
第 5 作者
Yikang Li, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
ViP-CNN: Visual Phrase Guided Convolutional Neural Network
CVPR 2017
2017
第 4 作者
Yining Li, Chen Huang, Xiaoou Tang, Chen Change Loy
Learning to Disambiguate by Asking Discriminative Questions
ICCV 2017
2017
第 3 作者
Ziwei Liu, Raymond A. Yeh, Xiaoou Tang, Yiming Liu, Aseem Agarwala
Video Frame Synthesis Using Deep Voxel Flow
ICCV 2017
2017
第 3 作者
Yue Zhao, Yuanjun Xiong, Zhirong Wu, Dahua Lin
Temporal Action Detection with Structured Segment Networks
ICCV 2017
2017
第 5 作者
Xixuan,Wu,Yu,Qiao,Xiaogang,Wang,Xiaoou,Tang
Bridging Music and Image via Cross-Modal Ranking Analysis
IEEE Trans. Multimedia
2016
第 4 作者
L Wang,Y Qiao,X Tang
MoFAP: A Multi-level Representation for Action Recognition
International Journal of Computer Vision
2016
第 3 作者
Limin Wang, Yu Qiao, Xiaoou Tang, Luc Van Gool
Actionness Estimation Using Hybrid Fully Convolutional Networks
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2016
第 3 作者
Shuo Yang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
WIDER FACE: A Face Detection Benchmark
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2016
第 4 作者
Shizhan Zhu, Cheng Li, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Unconstrained Face Alignment via Cascaded Compositional Learning
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2016
第 4 作者
Chen Huang, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Unsupervised Learning of Discriminative Attributes and Visual Representations
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2016
第 3 作者
Ziwei Liu, Sijie Yan, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
Fashion Landmark Detection in the Wild
The 14th European Conference on Computer Vision(ECCV2016)
2016
第 5 作者
ZhanpengZhang,PingLuo,ChenChangeLoy,XiaoouTang
Joint Face Representation Adaptation and Clustering in Videos
The 14th European Conference on Computer Vision
2016
第 4 作者
Tak Wai Hui, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Depth Map Super-Resolution by Deep Multi-Scale Guidance
The 14th European Conference on Computer Vision
2016
第 3 作者
Shizhan Zhu, Sifei Liu, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Deep Cascaded Bi-Network for Face Hallucination
The 14th European Conference on Computer Vision
2016
第 4 作者
Wu Shi, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Deep Specialized Network for Illuminant Estimation
The 14th European Conference on Computer Vision
2016
第 3 作者
Linjie Yang;Jianzhuang Liu;Xiaoou Tang
Depth From Water Reflection
IEEE Transactions on Image Processing
2015
第 3 作者
Y. Xiong, K. Zhu, D. Lin, X. Tang
Recognize Complex Events From Static Images by Fusing Deep Channels
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2015
第 4 作者
Yi Sun, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
Deeply Learned Face Representations Are Sparse, Selective, and Robust,Proc. Int. Conf.
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2015
第 3 作者
Linjie Yang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
A Large-Scale Car Dataset for Fine-Grained Categorization and Verification
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2015
第 4 作者
Shizhan Zhu, Cheng Li, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
Face Alignment by Coarse-to-Fine Shape Searching
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2015
第 4 作者
Yonglong Tian, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
Pedestrian Detection Aided by Deep Learning Semantic Tasks
Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2015
第 4 作者
Yonglong Tian, Ping Luo, Xiaogang Wang, Xiaoou Tang
Deep Learning Strong Parts for Pedestrian Detection
IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
2015
第 4 作者
Shuo Yang, Ping Luo, Chen Change Loy, Xiaoou Tang
From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach
IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
2015
第 4 作者
Z. Zhang, W. Zhang, H. Ding, J. Liu, and X. Tang
Hierarchical facial landmark localization via cascaded random binary patterns
Pattern Recognition
2015
第 5 作者
Z. Zhu, P. Luo, X. Wang, and X. Tang
Multi-view Facial Landmark Localization in RGB-D Images via Hierarchical Regression with Binary Patterns
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY
2014
第 4 作者
X. Wang, S. Qiu, K. Liu, and X. Tang
Web Image Re-ranking Using Query-Specific Semantic Signatures
IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine(PAMI)
2014
第 4 作者
L. Wang, Y. Qiao, and X. Tang
Video Action Detection with Relational Dynamic-Poselets
Proc. European Conference Computer Vision ( ECCV),2014
2014
第 3 作者
W. Huang, Y. Qiao, and X. Tang and X. Tang
Robust Scene Text Detection with Convolution Neural Network Induced MSER Trees
Proc. European Conference Computer Vision ( ECCV),2014
2014
第 3 作者
P. Luo, Y. Tian, X. Wang, and X. Tang
Switchable Deep Network for Pedestrian Detection
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
2014
第 4 作者
Y. Sun, X. Wang, and X. Tang
Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
2014
第 3 作者
Z. Zhu, P. Luo, X. Wang, and X. Tang
Multi-View Perceptron: a Deep Model for Learning Face Identity and View Representations
The 28 Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)
2014
第 4 作者
Y. Sun, Y. Chen, X. Wang, and X. Tang
Deep Learning Face Representation by Joint Identification-Verification
The 28 Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)
2014
第 3 作者
Y. Sun, X. Wang and X. Tang
“Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection
” in Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Patter Recognition (CVPR) 2013
2013

X. Wang, S. Qiu, K. Liu, and X. Tang
“Web Image Re-ranking Using Query-Specific Semantic Signatures”
accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)


K. Jia, X. Wang, and X. Tang
“Image Transformation based on Learning Dictionaries across Image Spaces”
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
2013
2013Vol. 35 pp. 367-380
X. Tang, K. Liu, J. Cui, F. Wen, and X. Wang
“IntentSearch: Capturing User Intention for One-Click Internet Image Search
” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
2012
July 2012. Vol. 34 No. 7
T. Xue, J. Liu and X. Tang
“Example-Based 3D Object Reconstruction from Line Drawings
” Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2012

B. Zhou, X. Wang and X. Tang
“Understanding Collective Crowd Behaviors:Learning a Mixture Model of Dynamic Pedestrian-Agents
” Prof. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2012

P. Luo, X. Wang, and X. Tang
“Hierarchical Face Parsing via Deep Learning”
Prof. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2012

K. Jia, X. Tang, X. Wang
“Image Transformation based on Learning Dictionaries across Image Spaces”
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (PAMI)
2012

T. Xue, J. Liu, X. Tang
“3D Modeling from a Single View of a Symmetric Object”
IEEE Trans. on Image Processing. (TIP)
2012

K. He, J. Sun, X. Tang
“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior
” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
2011
Vol. 33 No. 12 Dec. 2011.
W. LUO, X. Wang and X. Tang
“Content-based Photo Quality Assessment”
Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV)
2011

K. Jia, X. Wang, X. Tang
“Optical flow estimation using learned sparse model”
Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV)
2011

W. Zhang, X. Wang, and X. Tang
“Coupled Information-Theoretic Encoding for Face Photo-Sketch Recognition
” Prof. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
2011

B. Zhou, X. Wang, X. Tang
“Random Field Topic Model for Semanic Region Analysis in Crowded Scenes from Tracklets
” IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2011.
June
T. Xue, J. Liu, X. Tang
“Symmetric Piecewise Planar Object Reconstruction from a Single Image
” IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2011.
June
X. Wang, K. Liu, X. Tang
“Query-Specific Visual Semantic Spaces forWeb Image Re-ranking
” IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2011.
June
K. He, C. Rhemann, C. Rother, X. Tang, and J. Sun
“A Global Sampling Method for Alpha Matting”
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2011

Q. Yin, X. Tang, J. Sun
“An associate-predict model for face recognition”
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
2011

J. Liu, Y. Chen, X. Tang
“Decomposition of complex line drawings with hidden lines for 3D planar-faced manifold object reconstruction
” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (PAMI)
2011
vol. 33 no. 1 pp. 3
T. Liu, Z. Yuan, J. Sun, J. Wang, N. Zheng, X. Tang, H. Shum
“Learning to Detect a Salient Object”
IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (PAMI)
2011
vol. 33 no. 2 pp. 353-367
W. Zhang, J. Sun, X. Tang
“From Tiger to Panda: Animal Head Detection
” IEEE Transactions on Image Processing (TIP)
2011
vol. 20 no. 6 pp.1696-1708
W. Zhang, Z. Lin, X. Tang
“Learning Semi-Riemannian Metrics for Semisupervised Feature Extraction
” IEEE Trans. Knowl. Data Eng
2011
vol 23 no. 4 pp. 600-611
C. Zhao, X. Wang, and W. Cham
“Background Subtraction via Robust Dictionary Learning
” EURASIP journal on Image and Video Processing
2011

Z. Lin, X. Tang
“Learning Semi-Riemannian Metrics for Semisupervised Feature Extraction”
IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
2011
vol. 23 no. 4 pp. 600-611
Z. Yu, C. Xu, J. Liu, O. C. Au, X. Tang
“Automatic object segmentation from large scale 3D urban point clouds through manifold embedded mode seeking”
Proceedings of the 19th ACM international conference on Multimedia (MM)
2011

C. Cao, S. Chen, W. Zhang, X. Tang
“Automatic motion-guided video stylization and personalization”
Proceedings of the 19th ACM international conference on Multimedia (MM)
2011

B. Gong, J. Liu, X. Wang, X. Tang
“3D object retrieval with semantic attributes”
Proceedings of the 19th ACM international conference on Multimedia (MM)
2011

Q. Zhou, S. Chen, J. Liu, X. Tang
“Edge-preserving single image super-resolution”
Proceedings of the 19th ACM international conference on Multimedia (MM)
2011

參考資料: [2]  [11-13]  [25] 
  • 承擔項目
時間
項目名稱
備註
2011年1月—2015年12月
廣東省引進創新科研團隊-機器人與智能信息技術創新科研團隊
負責人
2011年1月—2015年12月
機器人與智能信息技術創新科研團隊(深圳市配套)
負責人
2012年7月—2014年7月
深圳市機器視覺與模式識別重點實驗室
負責人
2014年12月—2019年12月
視頻監控和人臉識別技術研究
參與
2015年1月—2018年12月
面向互聯網圖像視頻的魯棒人臉分析與識別技術研究
負責人
2016年1月—2018年12月
基20150084非結構場景下機器人視覺感知關鍵技術的研究
負責人
2019年1月—2023年12月
SIAT-CHUK多媒體技術聯合實驗室
參與
參考資料來源: [12] 

湯曉鷗人才培養

指導學生
湯曉鷗培養了百餘名高水平研究生 [46]  ,其中著名的有王曉剛、何愷明、林達華等。
王曉剛,本科中科大少年班,碩士期間在湯曉鷗的mmlab,博士就讀於麻省理工,2009年從麻省理工回到mmlab做教授。2015年,由王曉剛帶隊,打敗對手谷歌,取得了中國學者在imagenet評測中的第一個世界冠軍。
何愷明,系2003年廣東高考狀元,本科畢業後,進入香港中文大學攻讀研究生,師從湯曉鷗。2009年在mmlab讀碩期間發表的第一篇文章,就取得了國際頂尖會議cvpr(ieee國際計算機視覺與模式識別會議)的最佳論文。這也是cvpr歷史上產自亞洲的第一篇最佳論文 [40]  。此後何愷明去了微軟研究院和facebook工作。2016年,何愷明憑藉深度殘差網絡(ResNet)論文再次獲得CVPR最佳論文獎 [40]  。在微軟研究院,何愷明把深度學習訓練的層級從2015年時的最多三層,拓深到了20多層。他在網絡的每一層引入了直聯通道,從而解決了深度網絡梯度傳遞的問題。而今,以transformer為核心的大模型,也普遍採用何愷明當年所創設的結構。
湯曉鷗與何愷明 湯曉鷗與何愷明
林達華,本科在中科大,碩士在香港中文大學,博士在麻省理工。2010年在麻省理工讀博期間,獲得nips(神經信息處理系統大會)最佳學生論文。林達華2014年回到湯曉鷗的mmlab做教授,第一項工作就是將實驗室開源,在沒有推廣投入的情況下,openmmlab純以口口相傳的形式,成為國際上最具影響力的視覺算法開源體系之一。林達華的第二項工作,是推出書生·浦語,這是中國首個千億參數多語種大語言模型;他第三項工作是推出全球首個城市級實景三維大模型landmark,有2000億參數,覆蓋100平方公里。 [15] 

湯曉鷗創立商湯

商湯科技 商湯科技
2014年10月,湯曉鷗和徐立共同成立了商湯集團股份有限公司(商湯科技、SenseTime) [17]  。“商湯”之名,源自中國歷史上第一個有文字記載的朝代商,及其開國之君湯 [41]  。隨後王曉剛、徐冰、楊帆等聯合創始人相繼加入 [16]  。技術和創始團隊皆來自香港中文大學多媒體實驗室——湯曉鷗所領導的計算機視覺研究組,及其核心成員。 [41] 
2016年,商湯持續保持在計算機視覺三大會議CVPR、ICCV和ECCV上發表的論文數量排名領先。
2016年用6000萬人臉訓練達到了百萬分之一的誤識率,2017年用20億人臉訓練達到一億分之一的誤識率。 [48] 
在2018年世界人工智能大會主論壇上,湯曉鷗介紹,在商湯科技他們推崇的是“羊”文化,“我們提倡的是,吃的是草,擠出來的是AI 。” [18] 
根據沙利文發佈的報告,按2020年收入算,商湯科技位列AI行業亞洲第一;同年中國計算機視覺軟件提供商市場份額排名中,商湯科技以11%的市場份額排名第一。
截止2021年6月底,商湯科技服務客户超2400家,包括250餘家《財富》500強企業及上市公司,以及超過30家汽車企業。 [17] 
在正式IPO之前,商湯科技先後獲得了12輪融資,融資金額總計超過52億美元。湯曉鷗被認為是將計算機視覺技術從象牙塔帶到了商業世界,並且取得了成功。 [47] 
2021年12月30日,在經歷了被美列入實體清單和禁止投資名單的風波後,商湯科技在香港正式上市,上市首日市值達到約1375億港元。 [41]  [48] 
在湯曉鷗的帶領下,商湯科技取得了豐碩的成果。數據顯示,自2014年成立至2022年1月,商湯科技已經拿下70多個全球冠軍,800多項AI發明專利。 [16] 
  • 財富排名
時間
榜單排名
財富值
2020年5月
2020新財富500富人榜第402位 [30] 
78.5億
2022年3月
2022家大業大酒·胡潤全球富豪榜第505位
390億
2022年
2022年福布斯全球億萬富豪榜第460位 [34] 
57億美元
2022年
2022年衡昌燒坊·胡潤百富榜第473位 [35] 
130億元人民幣
2023年2月
2023年《福布斯》雜誌香港富豪榜第33位 [36-37] 
25億美元
2023年3月
2023年胡潤全球富豪榜第1782位 [38] 
130億元
2023年10月
2023年胡潤百富榜第585名 [39] 
100億人民幣

湯曉鷗榮譽表彰

時間
榮譽獎勵
授予單位
2009年
電氣與電子工程師協會會士(IEEE Fellow) [5] 
2020年
入選“人工智能全球2000位最具影響力學者榜” [7] 

2020年
亞洲五大計算機科學家 [16] 
Guide2Research [53] 

湯曉鷗社會任職

時間
擔任職務
1999年
中國科學技術大學海外校友基金會(USTCAF)理事會主席 [21] 
2014年5月至2018年1月
中國科學技術大學新創校友基金會第三屆理事 [21] 
2017年9月
北京市工商業聯合會第十四屆執行委員會副主席 [6] 
2018年5月
香港人工智能及數據實驗室董事 [23] 
2018年7月至2021年3月
香港科學園公司董事 [16] 
2019年6月至2020年4月
馬來西亞國庫控股董事 [1]  [4]  [16] 
2023年
中國人民政治協商會議第十四屆全國委員會委員 [9] 
2023年
中國人民政治協商會議北京市第十四屆委員會委員 [8] 

《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》編委(Associate Editor)

《International Journal of Computer Vision》編委(Associate Editor)

中國科學院深圳先進技術研究院副院長

上海人工智能實驗室主任

計算機視覺國際會議(ICCV)主席

計算機視覺與模式識別會議(CVPR)主席
參考資料來源: [2] 

湯曉鷗個人生活

湯曉鷗家庭

兒子:湯之銘,2003年3月9日出生
妹夫:王曉剛 [22-23] 

湯曉鷗科研之外

在微軟亞洲研究院期間,湯曉鷗被一致推選為研究院文工團團長,兼團委書記,連續三年出任研究院年度文藝晚會主持人,為此,他為自己起了個藝名叫“小o”(發音為Xiao Ou) [22] 

湯曉鷗人物語錄

“阿里是講’讓天下沒有難做的生意’,做人工智能的是講’讓天下沒有難吹的牛’。” [47] 
“我們不能走以前的老路,不能永遠在下游幹活。必須有人去做核心的、底層的平台級技術,人工智能是新的機會。”
“我們在成長過程中享受了國家優質的教育資源,應該為源頭創新做些有意義的事,在基礎研究方面為中國人爭一口氣,這是中國當代知識分子應有的情懷。” [43] 
“學術的東西,如果不能落地也沒有什麼用,好在我們不是燒錢的公司,是能賺錢的公司,可以自負盈虧,我們的融資不是用來燒的,而是做偉大的事。”
“很多互聯網公司喜歡拿狼性作為企業文化,但我們不同,我們公司的文化是羊,商湯是很有同情心,很有同理心的公司。但羊也有缺點,比如説羊羣效應,因此我們想做不一樣的羊——黑羊(Black sheep),去做別人沒有做過的事情,甚至是別人想不到的事情。” [42] 
“我想對所有我曾經合作過的學生、老師講一句,我不是在最好的時光遇見了你們,而是遇見了你們,才有這段最好的時光。” [18] 

湯曉鷗人物評價

湯曉鷗是全球人工智能領域最具影響力的科學家之一。他在人臉識別、底層視覺、深度學習等研究方向取得了多項開創性成果,推動我國在相關領域躍居世界領先地位。(解放日報 評) [46] 
湯曉鷗教授是中國人工智能領域的傑出代表。他學識淵博、治學嚴謹、求真務實、開拓創新,富有家國情懷和戰略眼光;他甘為人梯、獎掖後學、矢志創新、勇擔重任,把全部精力奉獻於計算機科學研究,積極推動原創技術發展,為中國人工智能領域科技事業發展做出了卓越的貢獻;他二十多年來悉心培養學生,桃李滿天下。(商湯科技 評) [14] 
湯曉鷗是全球人臉識別技術的“開拓者”和“探路者” [3] (中青在線 評)
湯曉鷗被認為是最有影響力的人工智能科學家之一(He is considered one of the most influential AI scientists) [11] (香港大學同心基金數據科學研究院 評)
在過去的二十年中,您(湯曉鷗)培育了眾多傑出的學子。正是這些學子們,正在將中國計算機視覺從平原提升至珠穆朗瑪峯之巔。(崑崙萬維2050全球研究院院長 顏水城 評)
湯曉鷗是人工智能領域的翹楚,一生致力投身創科事業,多年來也在大學傳授知識,把創意思維傳承予莘莘學子。湯教授樂於服務社會,為香港的創科事業發展作出重要貢獻。(香港特區政府創新科技及工業局局長 孫東評) [19] 
湯曉鷗是(香港中文大學)工程學院傑出學人,他專門從事計算機視覺相關領域研究,才華出眾。 (香港立法會議員 黃錦輝 評) [19] 
湯曉鷗離世是國家及科技界的損失。(香港立法會議員 劉國勳 評) [19] 
湯教授是一位出色的學者、創業家、也是我的緊密工作夥伴及摯友,他的離世對於大學是極大損失,我深感悲痛。湯教授不但在人工智能領域成績驕人,更將科研成果成功轉化為全國領先的獨角獸企業,啓發無數大學成員和企業家,為推動科研及創業文化作出重大貢獻。(香港中文大學校長 段崇智 評) [20] 

湯曉鷗人物紀念

2023年12月19日上午,湯曉鷗先生遺體告別儀式,在上海龍華殯儀館舉行。 [24] 
湯曉鷗先生逝世後,中央領導同志、其他有關方面領導同志以各種方式表示關心、慰問和深切哀悼。
2023年12月19日上午,龍華殯儀館大廳內氣氛莊重肅穆,湯曉鷗先生的遺體安卧在鮮花叢中。10時30分許,陳吉寧龔正胡文容陳家昌張為李政等向湯曉鷗先生遺體三鞠躬,作最後送別。上海市人大常委會、市政府相關負責同志,有關部門和單位負責同志,湯曉鷗先生親屬、同事、學生、生前友好及各界人士前往送別。
湯曉鷗先生逝世後,送花圈或發唁電的有國務院港澳辦、中央政府駐港聯絡辦、科技部、人力資源社會保障部、國家衞生健康委、全國政協辦公廳、中國科學院、中國工程院、中央廣播電視總枱、中國科協、中國地震局、中國氣象局等。 [24] 
參考資料
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