实验室
有博士生、硕士生名额，以及博士后，请提前联系。
欢迎自我激励的硕士、RA、博士后和访问学者加入我的小组。
也欢迎有志于科研的本科生参与科研 (过来聊聊天也可以,出国、生活、谈恋爱都可以 :)。
本人可以积极推荐香港中文大学，香港大学，香港科技大学，多伦多大学等高校进行留学深造。
【招生说明】
本实验室研究领域集中于3D视觉方向，属于 CG&CV交叉方向。自动驾驶，机器人感知，AR&VR等均为相关应用方向。具体来说，专注于 3D 形状、场景智能创建和交互。 目标希望实现高效的、智能的、直观的（例如手势，语言，图像）、交互式地创建高质量和定制的内容。可以简单理解为3D版本的智能PS, 带着AR/VR设备操作3D物体，元宇宙版《我的世界》. （--好玩很重要--）。
另一方面，对于使用计算机图形技术（例如数据合成）来促进计算机视觉任务（例如 2D/3D 理解、分割、 3D 重建、NeRF新视角生成）的方向也非常感兴趣。（--能用也很重要--）。
理想的候选人应该是自我激励的（无论你的目标是学术界还是工业界）、有组织和负责任 （--能卷--）。
编程能力强，数学知识扎实，沟通能力强者优先 (--能干--)。
对实验室研究感兴趣的学生请 (--带带我--)：
1. 发送你的简历，成绩单，学习和科研经历（用PPT进行总结展示）
2. 自行修读图形学和视觉基础课程。
图形学：GAMES101线上课程，http://games-cn.org/intro-graphics/ (图形学社区，资源多多)
深度学习、计算机视觉课程：a. 李飞飞：Stanford CS131 (英文)，
b. 李宏毅：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html (中文，塑料普通话，主角Pokémon)
2022machinelearning：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2022-spring.php
以上课程在B站均能找到相关学习视频 （--众所周知，B站是个学习的网站--）
3. 学习网站
B站UP： 跟李沐学AI
OpenGL学习网站（英）：http://www.songho.ca/opengl/
OpenGL学习网站(中)：https://learnopengl-cn.github.io/
对于实验室工作研究的细节，可以参考我近期的学术报告录频。
【寄语】期望我的学生目光高远，从事高水平的科学研究，最好只在《中国计算机学会推荐期刊会议列表》和一流的期刊会议上发表经得住时间考验的学术成果 (成为大佬)。希望将自身的定位与眼光放在世界第一流团队的第一流工作上，做真正有国际影响力的工作 (带带我)。同时也会我也会尽自己最大努力和自己的学生一起成长 (玩)。另外无论是博士生、研究生还是本科生，均会给与一定的补助 (不白干)，对于发表高水平论文的学生，将提供额外的科研奖励 (多劳多得)。也会支持大家积极参与各种学术会议，线上报告等学术社区活动 （交友平台）。论文是伴随终身的成果，最大的受益人最终都会是自己 (不是为老师打工)，共勉。
代表性论文
更多论文参见 个人主页 或者 谷歌学术主页
* 共同一作 #通讯作者
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#论文
2024 （指导学生论文，均为学生一作）
【CCF-A】Bi-SSC: Geometric-Semantic Bidirectional Fusion for Camera-based 3D Semantic Scene Completion. CVPR 2024.
【SCI-1】AWDepth: Monocular Depth Estimation forAdverse Weather via Masked Encoding. IEEE Transaction on Industrial Informatics.
【CCF-B】Talking Portrait with Discrete Motion Priors in Neural Radiation Field. ICME 2024.
【CCF-B】DeformingNet:Deforming Multiple Uniform 3D Priors for 3D Point Cloud Completion. ICME 2024.
【CCF-B】MC-SORT: A Motion Correction-based Framework for Long-Term Multiple Object Tracking. ECAI 2024.
【CCF-B】MGS-SLAM:Dense RGB-D SLAM via Multi-level Gaussian Splatting. PG 2024.
【CCF-B】Semantics-Augmented Quantization-Aware Training for Point Cloud Classification. PG 2024.
Before
【1】Junxian Chen, Ying Liu, Yiqi Liang, Dandan Long, Xiaolin He, Ruihui Li#. SD-Net: Spatially-Disentangled Point Cloud Completion Network. ACMM MM 2023 Oral，CCF-A.
【2】Ka-Hei Hui*, Ruihui Li*, Jingyu Hu, and Chi-Wing Fu. Neural Template: Topology-aware Reconstruction and Disentangled Generation of 3D Meshes.CVPR 2022, CCF-A.
【3】Ruihui Li, Xianzhi Li, Tien-Tsin Wong, and Chi-Wing Fu.Point Set Self-Embedding. TVCG 2022, CCF-A.
【4】Ruihui Li, Xianzhi Li, Ka-Hei Hui, and Chi-Wing Fu. SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation. ACM Transactions on Graphics (TOG) (SIGGRAPH2021, CCF-A), 2021.
【5】 Ruihui Li, Xianzhi Li, Pheng-Ann Heng, and Chi-Wing Fu. Point Cloud Upsampling via Disentangled Refinement. CVPR 2021, CCF-A.
【6】Ruihui Li, Xianzhi Li, Pheng-Ann Heng, and Chi-Wing Fu. PointAugment: an Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification. CVPR2020 Oral, CCF-A.
【7】Ruihui Li, Xianzhi Li, Chi-Wing Fu, Daniel Cohen-Or, Pheng-Ann Heng. PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial Network. ICCV2019, CCF-A.
教育、工作经历
2023年11月—今， 教授，湖南大学，信息科学与工程学院,国家超级计算长沙中心
2022年1月—2023年10月，副教授，湖南大学，信息科学与工程学院，国家超级计算长沙中心
2017年8月—2021年12月，香港中文大学，工程学院，博士，博士后
2014年9月—2017年7月，湖南大学，信息科学与工程学院，硕士
2010年9月—2014年6月，湖南大学，信息科学与工程学院，本科
学生培养
在读硕士:
2021级： 陈俊先 (CCF-A ACMMM 会议论文一篇)
2022级：梁伊琪，何孝林，龙丹丹
在读本科生：
2020级：张睿骁，乐弘
2021级：姚丁钰, 郭振宇
