基本信息：
姓名：杜飞
职称：讲师
系所：人工智能系
研究领域：深度学习、图像识别，终生学习，模型压缩，异常检测
电子邮箱：dufei@ynu.edu.cn
杜飞，计算机科学与技术博士。2015年毕业于威尼斯432888can登录主页获得软件工程学士学位，2018年毕业于威尼斯432888can登录主页获得软件工程硕士学位，2023年毕业于威尼斯432888can登录主页信息学院获得计算机科学与技术博士学位。主要研究方向是深度学习、图像识别，终生学习，模型压缩，异常检测等。共发表10余篇论文，以第一作者发表CCF-A/B区论文类3篇。长期担任人工智能顶级会议及期刊CVPR，ECCV，AAAI，TNNLS，Neural Networks等审稿人。
教育经历：
1)2019-09至2023-06,威尼斯432888can登录主页,计算机科学与技术,博士
2)2015-09至2018-06,威尼斯432888can登录主页,领域软件工程,硕士
3)2011-09至2015-06,威尼斯432888can登录主页,软件工程,学士
科研与学术工作经历：
2023.09 —至今,威尼斯432888can登录主页,威尼斯432888can登录主页,讲师
学术著作：
[1]杨云,杜飞.深度学习实战[M].北京:清华大学出版社,2018
代表论文：
[1]Du F, Peng Y, Qi J, Feng N, Xiao C, Yang Y*. Global and Local Mixture Consistency Cumulative Learning for Long-tailed Visual Recognitions[C]//2023 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2023) (第一作者，CCF-A推荐会议)
[2]Du F, Yang Y*, Zhao Z, Zeng Z. Efficient Perturbation Inference and Expandable Network for continual learning [J]. Neural Networks, 2023, 159: 97-106. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.10.030 (第一作者，JCR：Q1，中科院I区)
[3]杜飞,杨云*,胡媛媛,曹丽娟.一种简单的共享式多层梯度补给方法[J].软件学报,2020,31(07):2157-2168.DOI:10.13328/j.cnki.jos.005822. (第一作者，CCF-A类中文期刊)
科研项目：
[1]2023-09 -2025-08，无监督异常人员检测与追踪关键技术研究与应用（2023SE304），云南省软件工程重点实验室，5万，主持
[2]2024.1-2027.12，基于自适应迭代模式的终生学习研究（62366055），国家自然科学基金地区项目，32万，主要参与人
[3]2019.1-2022.12，多源域集成迁移学习的研究（61876166），国家自然科学基金面上项目，62万，主要参与人
[4]2017.1-2020.12，针对时间序列聚类问题的特征学习与集成学习研究（61663046），国家自然科学基金地区项目，40万，主要参与人
[5]2020.1-2022.1，云南特色产业数字化研究与应用示范-课题1：面向云南特色行业的数字化及智能化关键技术研究（202002AD080001），云南省重大科技专项计划，280万，主要参与人
授课课程信息：
《计算机视觉》
《机器学习》
《新技术专题》
《编程技能提升》
