个人简介
明奇，博士，校聘教授（研究员），博士生导师，中国计算机学会会员，中国惯性技术学会会员，1996年出生于湖北，2024年于北京理工大学获工学博士学位。2022-2023年，在国家留学基金委的资助下前往比利时根特大学联合培养。2024-2025年曾就职于中国运载火箭技术研究院任工程师。2025年加入北京工业大学tyc86太阳集团体系结构所。入选2025年北京工业大学高端人才队伍建设计划青年人才项目。
主要从事计算机视觉、边缘智能、遥感图像解译、多源融合感知、多模态表征学习、工业互联网等领域的基础研究和下游应用相关工作。曾获北京理工大学优秀博士学位论文、第五届高分国际遥感图像解译大赛优胜奖等。主持或参与北理工导航工程中心优秀博士基金、国家自然基金面上项目等。在CVPR，ICML，NeurIPS，AAAI， ISPRS R&S，TGRS等国际顶级期刊和会议发表学术论文20余篇，论文总引用2200余次，一作ESI高被引论文2篇（<1%）。
我正在寻找自驱力较强的学生或实习生一起做些有意思的研究，期望在边缘智能、计算机视觉、多模态学习、遥感图像解译等课题上做出有意思、有影响力的工作。欢迎对科研兴趣浓厚、目标明确的学生或合作者随时通过邮件与我联系！
个人主页：https://ming71.github.io
教育简历
2019年9月-2024年6月，北京理工大学，自动化学院，博士
2018年9月-2019年6月，北京理工大学，自动化学院，硕士
2014年9月-2018年6月，北京理工大学，自动化学院，学士
工作简历
2025年10月-今，北京工业大学，tyc86太阳集团，校聘研究员
2024年8月-2025年5月，中国运载火箭技术研究院，工程师
学术兼职
长期担任TPAMI，IJCV，TIP，TGRS，TMM，TCSVT，TITS，TII，ISPRS R&S，PR等十几个顶级期刊，以及每年的CVPR，ECCV，ICCV, ICML，NeurIPS，ICLR，AAAI等CCF-A国际会议审稿人。曾出任Remote Sensing客座编辑，AAAI SPC。
代表性研究成果
部分学术成果列述如下：
1. Ming Q, Miao L, Zhou Z, et al. Gradient calibration loss for fast and accurate oriented bounding box regression[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 1-15.(SCI一区Top，IF=8.6).
2. Ming Q, Miao L, Zhou Z, et al. Not all boxes are equal: Learning to optimize bounding boxes with discriminative distributions in optical remote sensing images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 1-14. (SCI一区Top，IF=8.6).
3. Qiao Y, Miao L, Zhou Z, , Ming Q, et al. Unified Five-Distance Bounding Box Representation for Remote Sensing Oriented Object Detection[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025. (SCI一区Top，IF=8.6).
4. Qiao Y, Miao L, Zhou Z, Ming Q. A novel object detector based on high-quality rotation proposal generation and adaptive angle optimization[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-15. (SCI一区Top，IF=8.6).
5. Ming Q, Miao L, Zhou Z, et al. Task interleaving and orientation estimation for high-precision oriented object detection in aerial images[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2023, 196: 241-255. (SCI一区Top，IF=12.2，ESI高被引).
6. Ming Q, Miao L, Ma Z, et al. Deep dive into gradients: Better optimization for 3d object detection with gradient-corrected iou supervision[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023 (CVPR): 5136-5145.(CCF-A).
7. Ming Q, Miao L, Zhou Z, et al. CFC-Net: A critical feature capturing network for arbitrary-oriented object detection in remote-sensing images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 60: 1-14. (SCI一区Top，IF=8.6，ESI高被引).
8. Ming Q, Zhou Z, Miao L, et al. Dynamic anchor learning for arbitrary-oriented object detection[C]//Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence (AAAI). 2021, 35(3): 2355-2363.(CCF-A) .
9. Yang X, Yan J, Ming Q, et al. Rethinking rotated object detection with gaussian wasserstein distance loss[C]//International Conference on Machine Learning (ICML). PMLR, 2021: 11830-11841. (CCF-A) .
10. Yang X, Yang X, Yang J, Ming Q, et al. Learning high-precision bounding box for rotated object detection via kullback-leibler divergence[J]. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021, 34: 18381-18394. (CCF-A) .
