姓名：刘菊华
邮箱：liujuhua@whu.edu.cn
职称：教授，博士生导师
个人简介
刘菊华，博士，武汉大学图像传播与印刷包装研究中心教授，博士生导师。主要从事计算机视觉、自然语言处理等方向研究，在目标检测、工业缺陷检测、数字印前处理、彩色打印输出、遥感图像处理、自然场景图像文本信息、大规模预训练语言模型等领域积累丰富的研发经验。目前，以第一或通讯作者身份在包括IJCV、IEEE TIP、IEEE TKDE、CVPR、ACL、AAAI、IJCAI、EMNLP等国际知名期刊与会议上发表学术研究论文40余篇，其中SCI一区论文5篇，CCF A类期刊或会议论文10篇，担任包括IEEE TCyber\TIP\TNNLS\TIM、Pattern Recognition、Neurocomputing、Signal Processing、EAAI、NCAA等SCI期刊审稿人，担任CVPR、AAAI、IJCAI、ICASSP、ICME等人工智能领域顶级会议PC（Program Committee）。近五年主持和参与相关纵向研究课题10余项，其中作为项目负责人主持国家自然科学基金2项、湖北省自然科学基金面上项目1项、中国博士后科学基金1项、苏州市产业技术创新专项-前瞻性应用研究项目1项、中央高校基本科研业务费专项资金项目2项；提出的文本检测与识别方法在ICDAR 2013\2015\2019-ArT、Total-Text、CTW1500、SVTP、CUTE80等多个公开数据集上取得目前最优性能；联合京东探索研究院训练大规模预训练语言模型Vega V1（2022年1月，参数规模15亿）与Vega V2（2022年10月，参数规模60亿），先后登顶国际自然语言理解任务顶级测试GLUE和SuperGLUE榜单。
教育&学术经历
教育经历
博士：武汉大学，印刷与包装系，2011.9—2014.6
硕士：武汉大学，印刷与包装系，2005.9—2007.6
本科：湖南工业大学，包装与印刷工程学院，2001.9—2005.6
学术经历
教授：武汉大学，图像传播与印刷包装研究中心，2022.11—至今
副教授：武汉大学，图像传播与印刷包装研究中心，2022.1—2022.11
讲师、副教授：武汉大学，印刷与包装系，2014.7—2021.12
访问学者：澳大利亚悉尼大学，计算机学院，2018.3—2019.3
博士后：武汉大学，电信学院，2014.7—2016.6
研究方向
图像处理、计算机视觉、自然语言处理、机器学习
代表性论著
1.Qihuang Zhong, Liang Ding,Juhua Liu*, Bo Du*, Dacheng Tao. Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT.Technical Report. 2023.https://arxiv.org/pdf/2302.10198.pdf
2.Qihuang Zhong†, Liang Ding†, Yibing Zhan, Yu Qiao, Yonggang Wen, Li Shen,Juhua Liu*, Baosheng Yu, Bo Du*, Yixin Chen, Xinbo Gao, Chunyan Miao, Xiaoou Tang, Dacheng Tao. Toward Efficient Language Model Pretraining and Downstream Adaptation via Self-Evolution: A Case Study on SuperGLUE.Technical Report. 2023.https://arxiv.org/pdf/2212.01853.pdf
3.Qihuang Zhong†, Liang Ding†, Keqin Peng,Juhua Liu*, Bo Du*, Li Shen, Yibing Zhan, Dacheng Tao. Bag of Tricks for Effective Language Model Pretraining and Downstream Adaptation: A Case Study on GLUE.Technical Report. 2023.https://arxiv.org/pdf/2302.09268.pdf
4.Qihuang Zhong, Liang Ding,Juhua Liu*, Xuebo Liu, Min Zhang, Bo Du*, Dacheng Tao. Revisiting Token Dropping Strategy in Efficient BERT Pretraining.The 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2023). (CCF A)
5.Qihuang Zhong, Liang Ding,Juhua Liu*, Bo Du*, Dacheng Tao. Self-Evolution Learning for Discriminative Language Model Pretraining.The 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Findings of ACL 2023). (CCF A)
6.Maoyuan Ye, Jing Zhang, Shanshan Zhao,Juhua Liu*, Tongliang Liu, Bo Du*, Dacheng Tao. DeepSolo: Let Transformer Decoder with Explicit Points Solo for Text Spotting,The Thirty-Fourth IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2023). (CCF A, Acceptance rate: 2360 out of 9155 (25.78%) submissions)
7.Qihuang Zhong, Liang Ding,Juhua Liu*, Bo Du*, Hua Jin, Dacheng Tao. Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023. (SCI二区，CCF A，IF：9.235)
8.Maoyuan Ye, Jing Zhang, Shanshan Zhao,Juhua Liu*, Bo Du*, Dacheng Tao. DPText-DETR: Towards Better Scene Text Detection with Dynamic Points in Transformer.The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023, Oral). (CCF A, Acceptance rate: 1721 out of 8777 (19.6%) submissions)
9.Qihuang Zhong, Liang Ding, Li Shen, Peng Mi,Juhua Liu*, Bo Du*, Dacheng Tao. Improving Sharpness-Aware Minimization with Fisher Mask for Better Generalization on Language Models.The 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (Finds of EMNLP 2022). (CCF B)
10.Jia Liu, Wenjie Xuan, Yuhang Gan,Juhua Liu*, Bo Du. An End-to-end Supervised Domain Adaptation Framework for Cross-Domain Change Detection.Pattern Recognition, 2022, 312:108960. (SCI一区，CCF B，IF：8.518)
11.Bo Du, Jian Ye, Jing Zhang,Juhua Liu*, Dacheng Tao. I3CL: Intra-and Inter-Instance Collaborative Learning for Arbitrary-shaped Scene Text Detection.International Journal of Computer Vision, 2022, 130(8):1961-1977. (SCI二区, CCF A, IF: 13.369)
12.Yue He, Chen Chen, Jing Zhang,Juhua Liu*, Bo Du*, Fengxiang He, Chaoyue Wang. Visual Semantics Allow for Textual Reasoning Better in Scene Text Recognition.Thirty-Sixth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). (CCF A, Acceptance rate: 1349 out of 9020 (15%) submissions)
13.Wenjie Xuan, Shaoli Huang,Juhua Liu*, Bo Du*. FCL-Net: Towards Accurate Edge Detection via Fine-scale Corrective Learning.Neural Networks, 2022, 145:248-259. (SCI一区，CCF B，IF: 9.657)
14.Qihuang Zhong, Fanzhou Zeng, Fei Liao*,Juhua Liu*, Bo Du, Jedi S. Shang. Joint image and feature adaptative attention-aware networks for cross-modality semantic segmentation.Neural Computing & Applications, 2021, 35(5): 3665-3676. (SCI二区，IF: 5.102)
15.Juhua Liu*, Qihuang Zhong, Yuan Yuan, Hai Su, Bo Du. SemiText: Scene Text Detection with Semi-supervised Learning.Neurocomputing, 2020, 407: 343-353. (SCI二区，IF: 5.779)
16.Jian Ye, Zhe Chen,Juhua Liu*, Bo Du*. TextFuseNet: Scene Text Detection with Richer Fused Features.The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2020). (CCF A, Acceptance rate: 592 out of 4717 (12.6%) submissions)
17.Juhua Liu, Zhe Chen, Bo Du*, Dacheng Tao. ASTS: A Unified Framework for Arbitrary Shape Text Spotting.IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29(1):5924-5936. (SCI一区，CCF A，IF: 11.041)
18.Juhua Liu, Chaoyue Wang, Hai Su, Bo Du*, Dacheng Tao. Multistage GAN for Fabric Defect Detection.IEEE Transactions on Image Processing, 2020, 29(1): 3388-3400. (SCI一区，CCF A，IF: 11.041)
19.Yuan Yuan, Hai Su,Juhua Liu*, Guoqiang Zeng. Locally and Multiply Distorted Image Quality Assessment via Multi-stage CNNs.Information Processing & Management, 2020, 57(4):102175:1-4. (SCI一区，CCF B，IF: 7.466)
20.Juhua Liu, Hai Su, Wenbin Hu*, Lefei Zhang, Dacheng Tao. A Minimal Munsell Value Error Based Laser Printer Model.Neurocomputing, 2016, 204:231-239. (SCI二区，IF: 5.779)
21.Hai Su,Juhua Liu*, Yaohua Yi, Bo Du. Optimal parameters based stochastic dot model for tone compensation of dither matrix.Neurocomputing, 2016, 187:98-108. (SCI二区，IF: 5.779)
22.Juhua Liu*, Hai Su, Yaohua Yi, Wenbin Hu. Robust Text Detection via Multi-degree of Sharpening and Blurring.Signal Processing, 2016, 124:259-265. (SCI二区，IF: 4.729)
纵向科研项目
1.国家自然科学基金面上基金，“面向真实场景的自然场景图像文本信息提取研究”，2021.1 - 2024.12，主持。
2.国家自然科学基金-新冠专项项目，“基于多模态数据因果推理的新型冠状病毒肺炎诊断算法与系统”，参与。
3.国家自然科学基金面上项目，“量子优化理论的高光谱遥感图像端元提取与目标探测”，41871243，2019.1-2022.12，参与。
4.湖北省科技重大专项-新一代人工智能科技重大专项, "基于健康大数据的智能医疗服务算法与应用", 2019.10 - 2022.10,参与。
5.国家自然科学基金青年基金，“基于深度学习与动态规划的街景影像文本信息提取研究”，2017.1 - 2019.12，主持。
6.苏州市产业技术创新专项，SYG201714，“基于稀疏自编码的街景影像文本信息提取研究”，2017.7 - 2019.6，主持。
7.湖北省自然科学基金面上项目，“结合反馈信息的自然场景图像文本信息提取方法研究”,2016.1 - 2017.12，主持。
8.中国博士后科学基金，“基于自适应卷积神经网络的街景影像文本识别方法研究”，2015.8 - 2017.7，主持。
9.中央高校基本科研业务费专项基金，“复杂背景图像文本检测与定位研究”，2015.1 - 2016.12，主持。
10.国家自然科学基金面上项目，“稀疏表达和跨领域学习的高光谱遥感图像亚像元目标探测研究”，2015.1 - 2018.12，参与。
11.中央高校基本科研业务费专项资金资助—武汉大学研究生自主科研项目，“基于图像自适应的彩色数字打印机色彩特性化方法研究”，2012.1 – 2013.12，主持。
横向科研项目
1.自然资源监测成果二三维一体化展示软件，自然资源部国土卫星遥感应用中心横向项目，2019，主持。
2.绝缘子覆冰监测边缘识别装置，湖南防灾减灾国家重点实验室横向项目，2020，参与。
3.基于多维用电大数据的电力经济因素分析及经济评价系统，贵州电网有限责任公司电力科学研究院，2020，参与。
4.医学图像OCR系统，点内科技，2021，主持。
5.输电通道隐患智能识别算法研究，广东电网有限责任公司电力科学研究院，2021，主持。
6.LuojiaNet遥感影像解译深度学习框架的典型应用模型研究，华为技术有限公司，2022，参与。
7.武汉大学-京东可信人工智能联合研究中心科研合作项目，京东科技信息技术有限公司，2022，参与。
学术组织任职、兼职等
京东探索研究院顾问；IEEE TCyber\TIP\TNNLS\TIM、Pattern Recognition、Neurocomputing、Signal Processing、EAAI、NCAA等SCI期刊审稿人，担任CVPR、AAAI、IJCAI、ICASSP、ICME等人工智能领域顶级会议PC（Program Committee）。
教学、科研获奖
1.2015年湖北省优秀学士论文指导老师
2.2017年湖北省青年科技晨光计划
3.2021年武汉大学第七届“互联网+”大学生创新创业大赛二等奖，指导老师（1/3）
4.2021年“建行杯”第四届湖北省“我梦见——楚天创客”大赛铜奖，指导老师（1/3）
5.2022年中国产学研合作促进会—产学研合作创新成果二等奖（8/10）
个人主页
http://jszy.whu.edu.cn/liujuhua1/zh_CN/index/435297/list/index.htm
