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的观点
UCF的30年计算机视觉REU站点
2018年UCF计算机视觉小组参与者。
图片来源:中佛罗里达大学
美国政府的国家科学基金会(NSF)在20世纪80年代中期启动了本科生研究体验(REU)计划，以吸引STEM领域的本科生从事研究职业，并考虑进入研究生院。REU项目为大学提供资助，以计划和监督研究经验，丰富本科生的教育经验。据信，这些经历鼓励参与者在科学、技术、工程或数学领域追求领导生涯。
中佛罗里达大学(UCF)的计算机视觉组是被选中的第一批站点:1987年，在美国国家科学基金会的计算机和信息科学与工程部门(CISE)中，只有三个REU站点获得了资助。资助期限为一年，因此继续资助需要在第二年重新申请续期。几年后，资助期限延长至3年。值得一提的是，在过去的30年里，UCF一直持续获得资助，共获得14项资助。美国国家科学基金会资助的网站每年向10名本科生支付津贴，他们沉浸在研究中，并获得有用的见解，将研究生教育作为他们职业生涯的一种选择。
数字哈里斯工程中心是美国中佛罗里达大学电气工程和计算机科学学院的所在地。
来自38个不同州和75个不同机构的300名本科生研究人员参加了这个项目，大约80人在高质量的场所发表了他们的项目。每年，我们都会收到超过150份的申请。经过仔细的面试，我们会提供offer，直到我们的10个职位都招满为止。考虑到我们的成功，我们试图摆脱一些关于我们的努力和经验的观点;看到http://crcv.ucf.edu/REU/
为什么UCF不断赢得续签
仔细思考我们的成功并检查我们的进化是有启发意义的——有几个因素似乎独立地促成了我们的长寿。
重点:计算机视觉。我们的网站专注于计算机视觉领域令人兴奋和有吸引力的主题，促进了涵盖关键主题的浓缩短期课程，教师和研究生导师之间的协调，以及UGRs之间的互动和思想交流。
持续时间:12周。虽然项目的持续时间是我们网站最具争议的方面(因为它使那些有更少周可用的学生没有资格)，它是我们的所有活动的能力的渠道。我们用前两周的时间对UGR进行背景材料培训，然后用一周的时间充分考虑课题的选择，接下来的九周时间供UGR进行研究。与我们的12周相比，许多网站为学生提供的REU暑期活动时间低至8周。
将UGR浸泡在研究生的实验室中。与研究生一起在研究实验室环境中体验工作，有无数的好处;大学生们从很多方面看到了从他们现在的阶段到更有经验的研究者的蜕变。如果没有一个大型的、成功的计算机视觉博士项目，我们不可能每年都完成我们的目标。博士项目为夏季REU提供了脚手架。
如果没有一个大型的、成功的计算机视觉博士项目，我们不可能每年都完成我们的目标。
我们给REU的学生以指导和关怀。就像直升机式父母一样，我们让本科生感到被关注、被重视，从而更加专注。我们每年都在REU活动上花费大量的精力，这似乎给每个参与者带来了很多他们人生旅程的下一步。
我们希望我们的活动能带来什么。我们在夏季及以后的活动旨在为UGR提供以下优质体验。
- 物流(支付、住宿、往返场地的交通、各种活动的交通)。我们需要确保每件事都进行得天衣无缝，顺利，及时，给学生造成最小的压力和困扰。
- 与同行的资深人士会面，但他们的资历相当高。UGRs需要与已经走上成功职业道路的完全成熟的研究人员会面。这必须让UGR了解可能和可达到的成功程度，以及实现这些成功所需付出的努力。
- 遇到比你年长一点的人。从年轻的本科生到年轻的研究人员，这种不同层次的蜕变让UGRs意识到他们的下一个短期步骤需要是什么。
- 会议同行。这些关系将帮助学生建立同事和熟人的网络，让他们获得各种各样的职业短期步骤的知识，这是可行的。这也为他们在潜在研究者的同辈群体中的社会角色提供了重要的见解。这是一个开始，这个过程将在研究生院加速。
- 培训理解他人的研究。这包括有能力获得必要的背景来理解研究论文，知道需要了解那些先前的研究活动，提出正确的问题来问有成就的研究人员，在他人的研究和自己的研究之间建立联系，接受来自同行、研究生、指导教授和杰出的研究人员的指导。
- 将数学推理转换为可执行代码的训练。这是一项重要的计算技能;当数学在其公式中是模糊的和不具体的时，这种情况提出了额外的挑战，需要额外的简化或边界条件来实现。在这种情况下，计算机视觉中的图像和视频总是很有帮助的，因为它们有助于提供洞察力。
- 发展中坚持。这项技能，可能是研究和新发展中最重要的技能，被认为是建立在许多连续的失败之上，但需要有指导的耐心、冷静的思考，以及寻找清楚什么是不可行的。
- 构建演示confidence-delivery。UGRs应该在谈论他们知道的话题时感到自在，即使有时他们不确定。他们应该练习犯错和纠正错误，学习为演讲做准备，预测观众的问题，甚至更多的额外准备。
- 构建演示confidence-visual。这是一项很难学的技能。它是通过大量的练习，以及观看同龄人或更高级、更成熟的人的演讲而建立起来的。
- 建立完成任务的承诺。UGRs学习短期的承诺，他们学习每天的承诺，每周的承诺，12周的承诺，他们知道如何把艰巨的任务分成更小的承诺块。
- 让UGRs接触到研究生院和工业界的职业机会。UGRs应该感到他们有很好的例子来说明研究生院和工业界的职业可能性是如何实现的，并使之成为现实。他们应该有机会知道他们可以在哪里寻求额外的帮助来获取这些途径的知识。
活动。在每个活动的最后，我们列出与之前在这个观点中描述的经历相关的信件。
- 将UGR置于一个由教授和至少一个博士生(B, C, E, F, G, J)组成的研究小组中。
- 最初为期两周的视觉技术和机器学习培训，结合讲座、辅导和家庭作业(E, F)。
- 每年，队列面临的项目选择比学生多，UGRs选择他们的前几个选择，然后我们开始迭代任务，直到有一个稳定的学生来进行项目配对;在此期间，各UGR与可能的项目组之间有很多联系;稳定的配对在第三周结束时实现(B, C, E, F, G, J)。
- UGR每周必须向一个小组做一次报告，小组成员包括导师教授、研究生和同一教授指导的本科生;演讲是口头和视觉的(约15分钟)(H, I)。
- 社交:六次泰国/印度/自助餐厅午餐，野餐，毕业博士晚宴，贵宾午餐/晚宴，宴会晚宴，证书晚宴(B, C, D, G)。
- 三家公司实地考察;在每次实地考察期间，公司(涉及计算机视觉工作)会介绍他们的产品和他们的努力，每个UGR会单独介绍他/她的项目工作，时间约为10分钟(H, I, K)。
- 研究生院车间。会议的主题是“为什么要读研究生院?”、“我为什么要走?”“我是如何获得国家科学基金会研究生奖学金的?”、“最大化你被研究生院录取的机会”、“博士奖学金”，由研究生院院长和获奖学生颁发(K)
- 杰出访客座谈会，旅程谈话，以及小组会议，UGRs描述他们的夏季项目(E, H, I, K)。
- 博士生论文开题和最终答辩(C, E, H, I, K)。
- 参加所有研究生的会议，在那里研究生们展示他们的工作(C, E, H, I)。
- 在夏天的每一天与联合主管会面，快速报告整体生活的进展情况;这起到了释放压力的作用(从硬件投诉到团队动态问题，到周末旅行的日程调整)(A, G, J)。
- 秋季/春季跟进每个UGR，帮助他们获得行业实习机会，额外的REU暑假(在其他机构)，或申请永久的行业职位和/或研究生院(K)。
所有这些活动的核心在于UGR在研究生环境中的沉浸感。UGR的研究团队是根据项目的主题而组成的。UGRs会得到一张离他们团队的研究生近一点的桌子。研究生在一天中的不同时间与UGR见面，因为UGR有进展或有问题要讨论。每隔一到三天就会与教师导师进行非正式的简短会议。所有这些活动都是UGR每周演讲的基础。此外，UGR还有机会在社交活动中与教师导师和研究生见面，以及为更大的研究生群体举行的每周研究会议。
计算机视觉领域的发展日新月异，而REU站点也紧跟潮流。
我们在夏季的进展由专业的评估团队进行评估，并在仲夏期间提供反馈，让我们调整和调整我们的策略。
结构和物流多年来的变化
多年来，我们的网站在很多方面都发生了变化。最初，它提供一年的REU;夏季是全职研究，而秋季和春季部分是兼职研究，因为班级满了。该网站与另一个州内的机构共享，一半的UGRs是本地的一个机构，而另一半是本地的另一个机构，所以在夏天，UGRs通勤从家到他们的机构，在秋季和春季学期，他们能够继续在现场学习计算机视觉学术课程。一年的时间让背景计算机视觉技术的培训延续了数周，并为项目主题的变化提供了一些方便的空间。第一个变化是程序变成了单一站点。我们学院的其他教授也加入到团队中担任导师。
下一个变化是网站从其他州招募参与者。这就需要搬到校园宿舍，过渡到关注夏季月份，需要后勤来管理选定的外州学生的处理，以及广泛的广告、招聘和面试程序。
对夏季月份的关注导致了对夏季短期背景培训的年度审查，包括和适当安排各种各样的活动。提前规划研究课题的暑期前活动也越来越受到重视。
最近，计算机视觉研究中心(CRCV)增加了新的教员，允许10名学生在每周报告会议上分组，每天如何指导他们，并在计算机视觉和机器学习领域开辟了新的研究领域。
内容的变化
计算机视觉领域的发展日新月异，而REU站点也紧跟潮流。机器学习方法开始出现在计算机视觉中，因为它们能够在20世纪90年代中期对物体识别解决方案做出贡献。在21世纪初，神经网络、boosting和支持向量机等方法正在积极地竞争优势。深度学习在2010年代的到来已经慢慢被接受为计算机视觉的主导范式，今天，计算机视觉的研究必须从深度学习方法的快速研究开始，新手必须具备在深度学习实现环境中使用大数据集运行实际实验的能力。因此，我们自己的短期课程现在非常强调Keras、Tensorflow等环境，并从MatLab转向Python教学。
样的话题。回顾过去30年所追求的主题，可以发现学生的项目已经随着计算机视觉的发展而发展。在六个五年期间，每一时期列出两个主题。
- 1987-1992:多传感器目标识别;运动轨迹中事件的检测与表示。
- 1992-1997:基于特征序列的视觉唇读;筛查异常乳房x线照片。
- 1997-2002:视频数据中的人身暴力检测;火焰识别在视频。
- 2002-2007年基于视觉的车载机器人交叉口处理系统基于尺度空间的手检测语法。
- 2007-2012:利用微集学习优化One-Shot识别;部分遮挡处理的基于部分的多人跟踪。
- 2012-2017:如何拍出一张漂亮的自拍?， gis辅助目标检测与地理空间定位。
扩大参与
UCF的REU致力于扩大未被充分代表的群体的参与。在过去5年里参与的50名UGRs中，有23名女性，27名男性中有10名是非裔美国人或西班牙裔美国人。这一群体的多样性有助于增加学生寻求研究生职业生涯的渠道。
结论
30年后(大约300名学生)，出现了一些模式。大约一半的学生进入了研究生院。许多学员在各自的专业领域担任领导职位:成为教师、创办自己的公司，并在《财富》500强科技公司担任管理职位。有关学生成功的详情，请参阅网页http://crcv.ucf.edu/REU/Book-let_071117.pdf
UCF的CRCV从其培养的REU实力中受益良多。ugr提供了一个探索研究方向的机会，发展教师(老的和新的)和研究生之间的指导技能。crcv培训的UGRs已经遍布全国各地的研究生项目。我们的评估和注意力模型已经允许最佳实践被测试和使用。预计投入的时间、精力和资源将持续到未来几十年。
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