个人简介（简历）：

李俊诚，上海市青年科技英才“扬帆计划”获得者，入选2023年全球前2%顶尖科学家榜单，获中国产学研合作创新成果一等奖。博士毕业于华东师范大学，曾任香港中文大学博后研究员。研究兴趣包括人工智能及其在计算机视觉和自然图像/医学影像处理与分析中的应用。在著名期刊和会议上发表论文40余篇，包括ACM CS、TIP、TNNLS、TMM、TCSVT、TMI、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACMMM、MICCAI，其中ESI高被引论文2篇。曾获2021年香港中文大学研究奖学金计划、2021年上海优秀博士毕业生等荣誉称号。担任Mathematics及IET Computer Version客座编辑，同时还担任包括TIP、TMM、CVPR、ICCV、ECCV在内的多个国际期刊会议审稿人。

科研方向：

主要从事人工智能技术的研发应用及自然图像/医学影像的处理与分析。

本科生教学：

《离散数学》

《网络程序设计》

研究生培养：

担任硕士研究生导师。

承担或参与的科研项目：

[1] 国家自然科学基金-青年基金项目,2023,主持

[2] 上海市自然科学基金-面上项目,2023,主持

[3] 上海市青年科技英才扬帆计划,2023,主持

[4] 上海市高校青年教师资助重点项目,2023,主持

[5] 上海大学青年英才启航计划,2023,主持

[6] 上海市重点实验室开放课题,2023,主持

[7] 广东省重点实验室开放课题,2023,主持

[8] 江苏省重点实验室创新基金,2022,主持

代表作：

[1] A Systematic Survey of Deep Learning-based Single-Image Super-Resolution, ACM Computing Surveys, 2024. （一作）

[2] Few Sampling Meshes-based 3D Tooth Segmentation via Region-Aware Graph Convolutional Network, Expert Systems with Applications, 2024. （通讯）

[3] EWT: Efficient Wavelet-Transformer for Single Image Denoisin, Neural Networks, 2024. （一作）

[4] A Fine-Grained Orthodontics Segmentation Model for 3D Intraoral Scan Data, Computers in Biology and Medicine, 2024. （一作）

[5] CTCNet: A CNN-Transformer Cooperation Network for Face Image Super-Resolution, IEEE TIP, 2023. （通讯，高被引）

[6] FBSNet: A Fast Bilateral Symmetrical Network for Real-Time Semantic Segmentation, IEEE TMM, 2023. （通讯，高被引）

[7] Feature Distillation Interaction Weighting Network for Lightweight Image Super-Resolution, AAAI, 2022. （通讯）

[8] Lightweight Bimodal Network for Single-Image Super-Resolution via Symmetric CNN and Recursive Transformer, IJCAI, 2022. （通讯）

[9] MDCN: Multi-scale Dense Cross Network for Image Super-Resolution, IEEE TCSVT, 2020. （一作）

[10] Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution, ECCV, 2018.（一作）