特聘研究员，2018年进入北航长聘系列，长期从事复杂背景下快速小目标检测与识别研究，目前尤其关注控制理论和深度学习的结合。入选教育部新世纪优秀人才计划、深圳市海外高层次人才团队计划，获一级学会/省部级一等奖4项。发表CVPR、ICCV、NeurPS、AAAI、IJCAI以及IEEE汇刊等顶会、顶刊90余篇，LDP一作单篇论文引用超过1200次。 获得 ECCV 20 小目标比赛第一名，COCO目标检测比赛第一名；ICPR 20，pollen recognition 细粒度目标识别比赛第一名。

担任了多个知名SCI期刊的首席客座主编或者客座主编。担任IEEE JMASS、IJARS期刊编委。顶会CVPR、ICCV、ACM MM等程序委员会成员。培养校级、院级优秀论文近10篇，培养学生逐渐成为国家栋梁，工作单位包括国家税务总局，社科院，航天院所等。

研究成果 1：提出混合高斯不确定性理论。国际上首次证明混合高斯波函数的不确定性上界，是经典理论的一般性扩展。相关论文一作发表于视觉领域顶刊IJCV，2016年大陆学者一作正刊仅有6篇。

研究成果2：发现了梯度下降算法的多变量独立假设存在缺陷，由于变量上约束不同(稀疏性)，导致了不同变量收敛速度的不一致性，即存在相关性。提出了协同梯度下降算法(CoGradient Descent，CVPR2020)，引入投影映射法协同不同变量间的收敛速度，实现更加充分的训练。

学术成果3：提出调制卷积神经网络，在1-bit深度模型压缩方面在大型数据集合上取得世界上最好的性能，并进行推广。（感兴趣的同学可以基于开源Gabor CNN进行实现，由于商业上限制我们的1-bit代码不能开源。）

相关的论文和代码：

http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/z/Zhang:Baochang.html

https://github.com/bczhangbczhang/  

联系方式： bczhang@139.com

• [1].

  哈尔滨工业大学       计算机科学与技术       本硕博

• [1]. 2006.11 -- 2007.11

  香港中文大学      IE      researcher           Focusing on face recognition

• [2]. 2007.11 -- 2008.11

  格里菲斯大学      Griffith fellow           focusing on feature learning

• [3]. 2011.3 -- 2011.12

  香港理工大学      visting fellow           focusing on infrared face recognition

• [4]. 2014.1 -- 2015.3

  意大利理工学院      PAVIS      Senior Postdoc           focusing on machine learning

[1]. 2019.6 -- 2020.6

百度深度学习实验室学术顾问
Academic Advisor of Institute of Deep Learning, Baidu Research

• [1] 神经网络结构搜索，尤其关注功耗约束、通讯带宽约束的网络结构设计
• [2] 深度学习模型压缩；视觉目标检测与识别，尤其关注小目标感知；视频识别；机器学习理论与应用

• [1] Email : 2c3ad3e272399797e745e986651d2945cd5d3bca45294592ab6ae828b4ce843965d3e082e603038ec8bad3e638dedebe82bba2983c469da8e27a486586898f778aa64a25312d05dd22ff659bf0ec65bf9d6bbba798cac7154fd519a8b99919e3192ca18850288c77565151dbadecf639bac101986264bca0a93848d85ab9664c