| 姓名 | 周仲凯 |
| 职务/职称 | 讲师 | |
| 研究方向 | 三维视觉，深度估计，光流，视觉SLAM |
周仲凯，2024年毕业于河海大学，取得工学博士学位。目前研究方向为三维视觉、深度估计、光流、视觉SLAM。主持江苏省优博培育基金，江西省研究生创新基金。参与多个国家自然科学基金、国家重点研发等项目。发明专利多项，其中授权专利2项。曾担任多本期刊/会议审稿人包括International Journal of Computer Vision(CCF-A)。以第一作者/通讯作者发表多篇论文，包括CCF-A期刊/会议T-PAMI，ICCV。 现就职于江苏理工学院计算机工程学院，邮箱为jsczzzk123@163.com，谷歌学术为https://scholar.google.com/citations?user=o6a-A5kAAAAJ&hl=en&oi=sra。
论文发表：
[1] Zhou, Zhongkai, Fan, Xinnan, et al. 'R-msfm: Recurrent multi-scale feature modulation for monocular depth estimating.' Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021.
[2] Zhou, Zhongkai, Fan, Xinnan, et al. 'Recurrent Multiscale Feature Modulation for Geometry Consistent Depth Learning.' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(2024).
[3] Zhou, Zhongkai, Fan, Xinnan, et al. 'R-LKDepth: Recurrent Depth Learning With Larger Kernel.' IEEE Signal Processing Letters (2024).
[4] Fan, Xinnan, Zhou, Zhongkai, et al. 'RAFM: Recurrent atrous feature modulation for accurate monocular depth estimating.' IEEE Signal Processing Letters 29 (2022): 1609-1613.
[5] Zhang, Congxuan, Zhou, Zhongkai, et al. 'Self-attention-based multiscale feature learning optical flow with occlusion feature map prediction.' IEEE Transactions on Multimedia 24 (2021): 3340-3354.
[6] 张聪炫, 周仲凯，等 '深度学习光流计算技术研究进展.' 电子学报 48.9 (2020): 1841.
