魏惠姗さん、卒業おめでとうございます！

魏惠姗さんは、安徽理工大学で学士号を取得し、2019年に上海大学のコンピュータ工学と科学学院で学術的な修士課程に進学しました。指導教員は韓越兴先生で、主な研究分野は材料画像のセグメンテーションです。韓先生の指導のもと、以下の研究を完成しました：

1. 材料画像の小規模データと複雑なテクスチャの問題に対して、グラフ畳み込みと深層学習を組み合わせた材料画像セグメンテーション手法を提案しました。この手法では、残差接続とマルチスケール融合モジュールを使用して特徴マップの情報を豊かにし、グラフ畳み込みに基づく二重注意機構を使用して重要な特徴に焦点を当て、逆畳み込み部分に畳み込み層を追加することでネットワークの非線形表現能力を向上させました。

2. 小規模データセットでの畳み込み層の過剰な使用による特徴の損失の問題に対し、UNetをバックボーンネットワークとして使用し、スキップ接続に基づいたグラフ注意力モジュールを設計しました。この手法では、畳み込みニューラルネットワークの考え方を取り入れ、グラフ畳み込みとグラフ注意力層を結合させ、グラフ構造の視点から複数の次元のノード特徴を統合することに取り組んでいます。ネットワークの深度を増加させる一方で、ピクセルレベルの情報と空間情報の損失を減らし、ネットワークのセグメンテーション性能を向上させることを目指しています。

3. グラフ畳み込み技術を異なる領域のセマンティックセグメンテーションタスクに応用しました。グラフエンコーダーとグラフデコーダーを提案し、特徴マップをグラフ構造に変換することで、畳み込みプロセス中の特徴マップをその次元に基づいて対応するノード数のグラフ構造に変換できるようにしました。これにより、グラフ畳み込みニューラルネットワークがセマンティックセグメンテーションタスクに適用されることを促進することができます。

魏惠姗さんは卒業後、上汽グループの零束ソフトウェア分社で働くことになりました。3年間の修士課程の生活は彼女の視野を広げ、魅力的なコンピュータビジョンの分野に触れる機会を与え、特に画像処理の領域での深層学習の応用について知ることができました。また、多くの優れた指導教員や友人とも出会いました。彼女は将来も成長し続け、この経験に恥じないように頑張りたいと思っています。

論文へのリンク：Research on Material Image Segmentation based on Graph Convolutional Neural Networks