麻省理工学院机械科研4周感受

原标题:麻省理工学院机械科研4周感受

本文为学生参加MIT机械科研感受

以下是学生四周感受

第一周

学习上:

22日到住家,23号进入MIT,由于导师仍在外地出差,跟指导老师学长博士见面,他向我们介绍了有关CNN和目标识别及检测的内容,告诉我们大概实验内容,让我们进行有关资料的查阅以及基础内容的学习。

24日进行基本资料的查阅,了解关于目标追踪的基础知识并记下有关要点笔记。总结于《目标追踪基础知识.doc》文档中,作为简单入门。

往后几天导师向我们介绍了有关UV(universal village)以及其他有关项目,UV主要指一种智慧城市模式,由Dr. Ichiro Masaki 提出,交由智慧城市团队一起进行完成,我们需围绕UV选取一个小要点进行研究。后我们主要就导师所展示内容进行资料查阅找自己的感兴趣话题。

生活上:

第一天跟住家进行简单交流,了解一家人名字以及一些习惯:Lucio, Daniely, Lucio(son),Guigui, Nick,Stephanie(son’s girlfriend)。

关于调整时差,不去想有时差,天黑就想着睡觉即可。

第二周

学习上:

一开始导师并没有让我们着力进行科研研究,一方面是留时间让我们自主选取最感兴趣的项目进行开题,另一方面导师让我们进行一个个人介绍的Presentation,在该周三的第一次周会上轮流进行演讲,主要介绍曾做过的项目以及感兴趣的项目内容。

其中,周一周二进行了两次的模拟Presentation,每个人讲解时其他人会从演讲内容以及演讲方式上提出建议。互相讨论中有很多收获,如:舞台过小时尽量不要到处走动,多和听众或观众有眼神交流,PPT尽量以图为主而不要加过多文字,要敢于说英语(有同学第一次Presentation用中文介绍)等等。

周三进行了正式的第一周周会,导师邀请了Dr. Ichiro Masaki和他的夫人幸子一起参与,听过我们的介绍以后他欢迎了我们的到来并做了简单点评(Masaki教授因得了帕金森不能说太多的话),主要对我们过去的研究项目进行点评,并认为我的项目(环视泊车系统)还能继续改进,如实时性的提高。

导师告诉我们每天都会进行小组讨论,目的就是每天的收获都能互相分享,这样有利于好的想法的综合以至于能提出更好的解决方案。

周四周五主要进行资料查找,这时候我主要查了有关行为检测的相关内容,如高空抛物的检测以及十字路口车辆的行为路径检测,更多的还是基于神经网络的应用。同时刘洋学长用自己的实例跟我们讲解了有关神经网络的应用以及目标识别的基本应用,主要为caffie的应用,三个层的简单结构及其编写还有资料库的查找和label的写法。

生活上:

适应了这边的作息,并和一家人基本熟悉,感觉自己口语也有很大的进步(虽然词汇量一时没有太多提高,但语音语调相比较在国内有很大提高),另外美国人的友善和高素质让我很impressed,养成了经常说sorry,thank you excuse me的习惯。

第三周

学习上:

周一周二查了大量资料,也问了导师有关建议,最终感觉对图像融合(如将红外图像,正常视觉图像进行融合来增加监控系统信息量的获取)更有兴趣,而没有再进行关于目标识别方面的深入研究,确定项目主要是通过图像融合来增强雾化图像的清晰度。

周三例会,见到了著名的H教授,我们每个人分别做了开题报告,讲解自己的选题和可行性。在这之前跟导师的交流知道了实验项目报告的结构:主要为background(problem, challenge,significance), prior method(what others once did about it), research method(how I plan to do the research, with which algorithm and its feasibility), expected result,如果不是开题报告,还需交代项目进展以及future work。

例会中,H教授对我以前的项目(环视泊车系统)提出了建议,希望我能改进算法,减少图像畸变和失真。并且在这之后导师告诉我在美国,对于教授的建议应该直接说I will do it并且马上改进表达对建议的上心,才能更多跟教授交流;而不是不断解释说很多没意义的话。

之后刘洋学长建议我看2009年何恺明博士发的一篇很著名的Haze removal论文来找更多思路。阅读后发现他的研究思路主要基于数学运算,与我的方向图像处理和图像融合没有太多交集,但雾化成像公式可能会对以后的研究有更大作用。

生活上:

周末和Host Family一起去了基督教Church,感受祷告气氛,但他们的巴西形式的教堂不同于其他很肃静的教堂,更激情更热闹,和之前对教堂的印象完全不一样,体验了另一种基督教祷告的方式。同时也在那儿认识到了很多基督教朋友。

另外还去了Harvard,到了世界第一学府,感受那儿的学习氛围并参观了他们的自然历史博物馆,收获很多自然人文知识。

第四周

学习上:

这周学习了另一种神经网络框架平台Tensorflow,不同于刘洋学长的Caffie,这种框架更简单容易上手,调用也更简洁,学习这个对以后接触机器学习或机器视觉会有很大帮助。

在自己项目方面,网络上查到了关于图像融合的有关代码,周三例会中,H教授对于我的项目,认为我引用的何恺明博士的雾化成像公式太过于简单,没有考虑更多的光的折射或散射现象,希望能找到一个更好的模型;另外就我所提出的将毫米波雷达图像,红外图像以及可视化图像进行图像融合,H教授认为应该从红外和可视化图像的融合开始入手,尤其着重进行远近红外的图像融合,受益匪浅。

之后几天主要为资料以及相关代码的查找,关于雾成像模型没有查到更深的内容,大多数仍是基于基础的雾成像模型,而根据查到的C#代码,尝试将两幅图像进行融合,但仍存在BUG需回国后继续调试。

生活中:

最后一周参观了波士顿美术馆Museum of Fine Art,看到了许多世界名画以及文物。

周一M教授邀请我们去他家做客,吃了日式料理,开了小型“演唱会”。

总结:

接触到了CNN神经网络,知道了怎样更好做Presentation和Research Proposal,见到了H教授和M教授,得到了很多有用的建议。了解到UV项目,学习了Tensorflow,认识了组内很多很厉害的人。优化了过去项目的算法,解决畸变失真问题。英语能力尤其是口语得到很大提升,知道了更多专业词汇。

了解了基督文化,参观各色博物馆。

遗憾:

因为两次开会时间有限,都没有要到和Dr. H的合影机会,算是一个很大的遗憾。

但因为这个知道了在美国应该更主动请教老师,才能和老师交流。

没有在MIT调试出更好的结果,没有太深入的研究,回国后还需继续进行。

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