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杨子豪

安徽大学 · 博士在读

个人简介

你好！我是杨子豪，目前在安徽大学攻读电子科学与技术博士学位。 我致力于人工智能在通用视觉与农业领域的交叉研究，探索如何让机器“看懂”复杂的世界并进行逻辑推理。 我的目标是构建高效、精准且具备持续学习能力的智能视觉系统。

研究方向

  • 通用视觉模型
    (目标检测 / 语义分割)
  • 视觉语言模型
    (多模态大模型 / 扩散多模态模型)
  • 视觉复杂推理
    (视觉思维链 / 图像思考)
  • 视觉令牌压缩
    (令牌剪枝 / 知识蒸馏)
  • 视觉持续学习
    (记忆机制 / 快慢系统)
  • 具身智能
    (机器人学 / 自动驾驶)

教育经历

安徽大学 (AHU) 硕博连读
2023.09 - 至今
电子科学与技术 (Electronic Science & Tech)
2025 安徽省教育厅博士研究生科研项目立项
安徽科技学院 (AHSTU) 本科
2019.09 - 2023.06
光电信息科学与工程
排名: 1 / 37
GPA: 3.62 / 4.0
考研初复试全院第一录取
全额奖学金
CET-6
物理竞赛国家级三等奖
优秀毕业生

研究成果

LADNet
Applied Soft Computing 2025

LADNet: A wheat scab detection network based on lightweight architecture and logic-driven channel perception distillation

Zihao Yang, Wenxia Bao, Maomao Qing, Xianjun Yang

Paper Code
Domain Adaptive
Comp. & Elec. in Agri. 2025

A Domain Adaptive Wheat Scab Detection Method for UAV Images

Wenxia Bao, Zihao Yang, Maomao Qing, Xianjun Yang

Paper Code
IAE-SDNet
IEEE TGRS 2024

IAE-SDNet: An End-to-End Image Adaptive Enhancement and Wheat Scab Detection Network Using UAV

Wenxia Bao, Zihao Yang, Penfei Zhang, Genshen Hu, Linsheng Huang, Xianjun Yang.

Paper Code

项目经历

Military Target Detection

遥感目标零样本检测及轻量化部署

Zero-Shot Detection Ascend NPU Edge Computing
  • 设计并实现基于深度学习的零样本目标检测模型，利用跨模态对齐技术，突破传统模型对新类别军事目标依赖大量标注数据的限制。
  • 针对国产昇腾 NPU，主导模型量化、剪枝、知识蒸馏等优化策略，以 Pt→ONNX→OM 为主线，实现模型在边缘计算设备的高效推理。
Dongfeng Defect Detection

汽车生产线零件缺陷检测

Industrial Vision Defect Detection PLC Integration
  • 设计并实现基于深度学习的视觉检测模型，精准识别汽车零件的表面缺陷，如划痕、裂纹、变形、缺失等。
  • 集成工业相机、光源、PLC 等硬件，开发图像采集、处理、结果判定及数据可视化软件模块，实现检测流程自动化，替代原有人工目检环节。
361° Shoe Sole Gluing

361° 鞋底自动涂胶系统设计

3D Point Cloud Robotics Visual Guided
  • 设计满足 361° 品牌特定工艺要求的全自动涂胶系统方案，集成鞋底定位、视觉引导、精密喷涂，实现多种鞋型底部自动化涂胶。
  • 通过双目相机结合结构光进行三维点云重建，通过实例分割算法，实现对鞋面涂胶区域点云提取，为机械臂提供准确的涂胶路径。
LLM Pest Classification

省自然科学基金 — 基于大模型的害虫分类

MLLM RAG Knowledge Graph
  • 主导大规模、高多样性农业害虫图像的采集、清洗与精细标注，建立包含 60 类、超 10 万张图像的首个面向大模型训练的专用害虫数据集。
  • 研究并应用视觉大模型的迁移学习与高效微调技术，显著提升模型在有限标注样本下的害虫识别能力。
  • 构建多模态知识图谱进行 RAG，减小 MLLM 的幻觉现象，提高 MLLM 在农业病害问答中的准确性。
Wheat Disease Detection

国家自然科学基金 — 基于深度学习的小麦病虫害识别

UAV Remote Sensing Domain Adaptation Meta-Learning
  • 基于深度学习算法，对无人机航拍的小麦图像上的微小病虫害进行识别。
  • 设计基于域自适应与元学习的模型优化策略，显著提升模型对不同地域、气候、种植条件的泛化力。

兴趣爱好

Overwatch

骨灰级玩家。

500强选手

Marathon

挑战自我，用脚步丈量城市。

Half Marathon PB
1:52:58

Active Life

享受山野与球场的自由。

登山 羽毛球

Pop Culture

陈奕迅，姜文，王家卫。

Eason Chan Movies