最终学位：博士
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研究方向：深度学习、计算机视觉、多模态
刘晋德，博士，讲师，毕业于中国科学院大学，师从谭铁牛院士，研究方向为深度学习，计算机视觉，多模态，包括：目标识别，图像分割，人体解析，图神经网络，无监督学习等。近年来，以第一作者在Neuro Computing、AVSS、ICIP等国际期刊会议发表多篇论文。在校期间，曾获中国科学院大学三好学生，优秀学生干部，中国科学院大学工程管理与信息技术学院“学生会先进个人”，理光 360 相机创新应用大赛三等奖。
[1] Jinde Liu, Kaiqi Huang, Tieniu Tan. Learning occlusion patterns using semantic phrases for object detection. ICIP 2015: 686-690. (ei 收录 CORE Ranking B 类)
[2] Jinde Liu, Zhang Zhang, Caifeng Shan, and Tieniu Tan. Kinematic Skeleton Graph Augmented Network for Human Parsing. Neurocomputing (2020 sci 收录二区top)
[3] Jinde Liu, Xin Zhao, Kaiqi Huang, Tieniu Tan, Transfering RGB-D Models to RGB by Multi-View Embedding Space Learning for Object Detection. AIAM 2022. (ei 收录)
[4] Jinde Liu, Zhang Zhang, Graph Structure Learning Boosted Neural Network for Image Segmentation. AVSS 2022. (ei 收录 CORE Ranking B 类)