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16 论文与专著 Papers & manuscripts Artículos y manuscritos
9 中科院一区 论文 CAS Tier 1 journals Revistas CAS Categoría 1
3 国际会议口头报告 论文 Oral talks at global conferences Charlas orales en conferencias globales
5 重点方向：联邦学习 · 零样本 · NeRF · 多模态 · 安全 Focus areas: Federated · Zero-shot · NeRF · Multimodal · Safety Áreas clave: Federado · Zero-shot · NeRF · Multimodal · Seguridad
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博士论文 PhD thesis Tesis doctoral 2025

Enhanced Privacy and Efficiency in Machine Learning Through Innovative Paradigms

core.ac.uk

F. Wan

围绕隐私强化的机器学习范式，提出跨域协作与效率提升的新框架，为后续联邦学习研究奠定方法论基础。 Synthesizes privacy-enhancing paradigms that enable cross-domain collaboration while boosting training efficiency, forming the methodological bedrock for later federated learning studies. Sintetiza paradigmas que mejoran la privacidad y permiten colaboración entre dominios a la vez que incrementan la eficiencia del entrenamiento, sentando la base metodológica para investigaciones posteriores en aprendizaje federado.

隐私保护 Privacy Privacidad 联邦学习 Federated learning Aprendizaje federado 方法论 Methodology Metodología
期刊 Journal Revista 2024

Sentinel-Guided Zero-Shot Learning: A Collaborative Paradigm without Real Data Exposure

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2024

F. Wan, X. Miao, H. Duan, J. Deng, R. Gao, Y. Long

引入“哨兵”协同体，在不暴露原始数据的前提下实现可靠的零样本识别，平衡隐私与泛化性能。 Introduces sentinel agents that coordinate zero-shot learning without revealing raw data, striking a balance between privacy safeguards and generalization quality. Introduce agentes centinela que coordinan el aprendizaje zero-shot sin exponer datos crudos, equilibrando la protección de la privacidad con la capacidad de generalización.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
联邦学习 Federated learning Aprendizaje federado 隐私保护 Privacy Privacidad 零样本 Zero-shot Zero-shot
期刊 Journal Revista 2025

AdaGA-NeRF for Sparse-View Synthesis

IEEE Transactions on Multimedia · 2025

F. Wan, Z. Jiang, Y. Li, X. Miao, X. Qiu, T. Zhang, Y. Long

提出自适应高斯混合增强的 NeRF，在稀疏视角下保持几何一致性，显著提升重建质量。 Introduces an adaptive Gaussian aggregation module for NeRF that preserves geometric consistency under sparse views, delivering higher-fidelity reconstructions. Introduce un módulo de agregación gaussiana adaptable para NeRF que mantiene la consistencia geométrica con vistas escasas, logrando reconstrucciones de mayor fidelidad.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1 小修接收 Minor revision Aceptado con correcciones menores
NeRF NeRF NeRF 三维重建 3D reconstruction Reconstrucción 3D 自适应建模 Adaptive modeling Modelado adaptable
期刊 Journal Revista 2025

Asynchronous Personalized Federated Learning through Global Memorization

Knowledge-Based Systems · 2025

F. Wan, Y. Li, X. Qiu, R. Sun, L. Zhang, X. Miao, T. Zhang, H. Duan, Y. Long

构建全局记忆模块，应对异步设备和个性化需求的双重挑战，显著减轻概念漂移。 Builds a global memorization module that mitigates concept drift when devices join asynchronously, delivering stronger personalization under real-world latency. Propone un módulo de memoria global que reduce la deriva de concepto cuando los dispositivos participan de forma asíncrona, ofreciendo mejor personalización bajo latencia real.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1 审稿中 Under review En revisión
联邦学习 Federated learning Aprendizaje federado 个性化 Personalization Personalización 异步系统 Asynchronous systems Sistemas asincrónicos
会议 Conference Conferencia 2023

Community-Aware Federated Video Summarization

IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) · 2023

F. Wan, J. Wang, H. Duan, Y. Song, M. Pagnucco, Y. Long

面向跨组织视频数据构建社区感知的联邦摘要模型，实现隐私友好的多场景剪辑。 Designs a community-aware federated summarizer that learns from video silos without sharing raw footage, enabling privacy-aware highlight creation. Diseña un resumidor federado consciente de la comunidad que aprende de silos de video sin compartir material crudo, generando resúmenes respetuosos con la privacidad.

CCF C / CORE A CCF C / CORE A CCF C / CORE A 口头报告 Oral Presentación oral
联邦学习 Federated learning Aprendizaje federado 视频摘要 Video summarization Resumen de video 多媒体 Multimedia Multimedia
会议 Conference Conferencia 2023

Privacy-Enhanced Zero-Shot Learning via Data-Free Knowledge Transfer

IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) · 2023

R. Gao*, F. Wan*, D. Organisciak, J. Pu, H. Duan, P. Zhang, X. Hou, Y. Long

构建数据自由的知识蒸馏流程，打破零样本学习对真实样本的依赖。 Delivers a data-free distillation routine that removes the need for raw samples in zero-shot transfer, maintaining accuracy under strict privacy. Propone una destilación sin datos que elimina la necesidad de muestras reales en transferencia zero-shot, manteniendo la precisión bajo fuertes requisitos de privacidad.

CCF B / CORE B CCF B / CORE B CCF B / CORE B 口头报告 Oral Presentación oral 共同一作 Co-first authors Autores principales
隐私保护 Privacy Privacidad 零样本 Zero-shot Zero-shot 知识蒸馏 Knowledge distillation Destilación de conocimiento
会议 Conference Conferencia 2024

Sid-NeRF: Few-Shot NeRF Based on Scene Information Distribution

IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) · 2024

Y. Li*, F. Wan*, Y. Long

通过场景信息分布自适应调度射线采样，将少样本 NeRF 推向真实场景应用。 Leverages scene information distribution to adapt sampling for few-shot NeRF, moving sparse capture toward practical deployment. Aprovecha la distribución de información de la escena para adaptar el muestreo en NeRF de pocas muestras, acercándolo a despliegues prácticos.

CCF B / CORE B CCF B / CORE B CCF B / CORE B 口头报告 Oral Presentación oral 共同一作 Co-first authors Autores principales
NeRF NeRF NeRF 三维重建 3D reconstruction Reconstrucción 3D 少样本 Few-shot Few-shot
期刊 Journal Revista 2025

A2d2c: Adaptive Attention-Driven Dynamic Convolution

Pattern Recognition · 2025

T. Zhang, F. Wan†, X. Miao, J. Deng, X. Xie, Y. Long†

融合注意力与动态卷积，统一长短程特征建模，实现图像识别的高效泛化。 Bridges attention and dynamic convolution to unify long- and short-range feature modeling, achieving efficient generalization for recognition. Integra atención y convolución dinámica para unificar el modelado de dependencias largas y cortas, logrando generalización eficiente para reconocimiento.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1 共同通讯 Co-corresponding Co-corresponsal 审稿中 Under review En revisión
动态卷积 Dynamic convolution Convolución dinámica 注意力机制 Attention Atención 模型优化 Model optimization Optimización de modelos
会议 Conference Conferencia 2024

Dynamic Convolution and Graph-Coupled Attention for Cross-Subject EEG-Vision Decoding

British Machine Vision Conference (BMVC)

T. Zhang, F. Wan†, K. Sun, X. Miao, Y. Sun, M. Shao, Y. Long†

结合动态图卷积与图注意力，实现跨受试者的 EEG-视觉语义解码，提升脑机接口可迁移性。 Combines adaptive dynamic convolution with graph-coupled attention to decode visual semantics across EEG subjects, improving BCI transferability. Combina convolución dinámica adaptable con atención acoplada a grafos para decodificar semántica visual entre sujetos EEG, mejorando la transferibilidad BCI.

CCF C / CORE A CCF C / CORE A CCF C / CORE A 共同通讯 Co-corresponding Co-corresponsal
脑机接口 Brain-computer interface Interfaz cerebro-computadora 多模态 Multimodal Multimodal 注意力机制 Attention Atención

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期刊 Journal Revista 2025

D2Fusion: Dual-Domain Fusion with Feature Superposition for Deepfake Detection

Information Fusion · 2025

X. Qiu, X. Miao, F. Wan, H. Duan, T. Shah, V. Ojha, Y. Long, R. Ranjan

构建时域与频域联合的深度伪造检测框架，提升跨数据集的鲁棒性。 Presents a time- and frequency-domain fusion pipeline for deepfake forensics, yielding robust performance across datasets. Propone una canalización de fusión en dominios temporal y frecuencial para la forénsica de deepfakes, ofreciendo robustez entre conjuntos de datos.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
伪造检测 Deepfake forensics Forénsica de deepfakes 多模态 Multimodal Multimodal 特征融合 Feature fusion Fusión de características
期刊 Journal Revista 2025

FMDConv: Fast Multi-Attention Dynamic Convolution via Speed-Accuracy Trade-off

Knowledge-Based Systems · 2025

T. Zhang, F. Wan, H. Duan, K. W. Tong, J. Deng, Y. Long

提出多重注意力驱动的动态卷积，按需裁剪通道开销，实现速度与精度的平衡。 Introduces a multi-attention dynamic convolution that prunes channel cost on demand, balancing throughput and accuracy. Introduce una convolución dinámica con multi-atención que recorta el costo de canales según demanda, equilibrando rendimiento y precisión.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
动态卷积 Dynamic convolution Convolución dinámica 注意力机制 Attention Atención 模型优化 Model optimization Optimización de modelos
期刊 Journal Revista 2024

CTNeRF: Cross-Time Transformer for Dynamic Neural Radiance Field from Monocular Video

Pattern Recognition · 2024

X. Miao, Y. Bai, H. Duan, F. Wan, Y. Huang, Y. Long, Y. Zheng

引入跨时间 Transformer，将单目视频重建为动态辐射场，支持运动场景的高保真渲染。 Employs a cross-time transformer to reconstruct dynamic radiance fields from monocular video, enabling high-fidelity motion rendering. Emplea un transformer cruzado en el tiempo para reconstruir campos de radiancia dinámicos a partir de video monocular, logrando renderizado de alto detalle.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
NeRF NeRF NeRF 视频重建 Video reconstruction Reconstrucción de video Transformer Transformer Transformer
预印本 Preprint Preprint 2024

ConRF: Zero-shot Stylization of 3D Scenes with Conditioned Radiation Fields

Pattern Recognition (PR) (Under Review)

X. Miao, Y. Bai, H. Duan, F. Wan, Y. Huang, Y. Long, Y. Zheng

利用条件辐射场实现零样本三维场景风格化，兼顾几何与风格的保真度。 Applies conditioned radiance fields for zero-shot 3D scene stylization, balancing geometric fidelity with artistic control. Aplica campos de radiancia condicionados para estilizar escenas 3D en modo zero-shot, equilibrando fidelidad geométrica y control artístico.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
NeRF NeRF NeRF 风格化 Stylization Estilización 生成建模 Generative modeling Modelado generativo
期刊 Journal Revista 2024

DS-Depth: Dynamic and Static Depth Estimation via a Fusion Cost Volume

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2024

X. Miao, Y. Bai, H. Duan, Y. Huang, F. Wan, X. Xu, Y. Long, Y. Zheng

融合动态与静态线索构建代价体，实现复杂场景下的精准深度估计。 Fuses dynamic and static cues inside a cost volume to deliver accurate depth estimation in complex scenes. Fusiona pistas dinámicas y estáticas en un volumen de costo para obtener estimación de profundidad precisa en escenas complejas.

中科院一区 CAS Tier 1 CAS Categoría 1
深度估计 Depth estimation Estimación de profundidad 多视图 Multi-view Multivista 视频理解 Video understanding Comprensión de video
预印本 Preprint Preprint 2022

Absolute Zero-Shot Learning

arXiv:2202.11319

R. Gao*, F. Wan*, D. Organisciak, J. Pu, J. Wang, H. Duan, P. Zhang, X. Hou, Y. Long

探索无样本的知识转移框架，为联邦与隐私场景的零样本学习奠定理论基础。 Explores a data-free transfer framework that grounds zero-shot learning under federated and privacy-aware constraints. Explora un marco de transferencia sin datos que fundamenta el aprendizaje zero-shot en escenarios federados y sensibles a la privacidad.

共同一作 Co-first authors Autores principales
零样本 Zero-shot Zero-shot 隐私保护 Privacy Privacidad 知识迁移 Knowledge transfer Transferencia de conocimiento
预印本 Preprint Preprint 2021

Semi-Supervised Crowd Counting from Unlabeled Data

arXiv:2108.13969

H. Duan*, F. Wan*, R. Sun*, Z. Wang, V. Ojha, Y. Guan, H. P. H. Shum, B. Hu, Y. Long

结合伪标签与密度约束，从海量未标注场景中学习鲁棒的人群计数模型。 Blends pseudo-labeling with density constraints to learn robust crowd counting from largely unlabeled scenes. Combina pseudoetiquetas y restricciones de densidad para aprender conteo de multitudes robusto a partir de escenas mayormente sin etiquetar.

共同一作 Co-first authors Autores principales
人群计数 Crowd counting Conteo de multitudes 半监督 Semi-supervised Semisupervisado 多媒体 Multimedia Multimedia