严俊杰的卓越科研影响力 | AI生成和翻译
闫俊杰的研究能力
闫俊杰（MiniMax创始人兼CEO，该公司是中国专注于多模态模型与应用的人工智能领军企业）被公认为计算机视觉和深度学习领域的顶尖研究者之一。他于2014年获得中国科学院博士学位，在商汤科技担任关键科学家超过十年后，于2021年创立MiniMax。他的研究影响深远，特别是在推动实时视觉跟踪与检测技术方面，这些技术构成了自动驾驶和视频分析等现代人工智能系统的基础。
从学术标准来看，他的研究能力堪称卓越：
- 总引用次数：超过34,790次（截至2025年末）
- h指数：80（意味着他有80篇论文每篇至少被引用80次）
- i10指数：125（125篇论文每篇至少被引用10次）
- 论文发表量：100余篇同行评审论文，多数发表于CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议
这些指标使他跻身人工智能/计算机视觉领域的精英行列——作为参照，h指数超过50对职业中期研究者已属罕见，80的指数则反映了奠基性贡献。他的工作强调高效、高性能算法，将理论创新与实际部署相结合，直接影响了行业工具和开源库的发展。
主要学术成果
俊杰的研究聚焦于使用深度神经网络的视觉目标跟踪、行人重识别、人脸识别和目标检测。他最具影响力的论文通常引入新颖架构（如连体网络），在精度与速度间取得平衡，单篇引用量常达数千次。以下是他被引量最高的五项工作：
- 《基于连体区域提议网络的高性能视觉跟踪》（2018, CVPR）
- 合著者：李博等
- 引用量：3,522次
- 核心贡献：提出用于快速精准视觉跟踪的连体区域提议网络（SiamRPN），成为该领域里程碑式的标准方法
- 《SiamRPN++：基于极深网络的连体视觉跟踪演进》（2019, CVPR）
- 合著者：李博等
- 引用量：2,976次
- 核心贡献：通过更深的ResNet骨干网络扩展SiamRPN，提升复杂场景中长期跟踪的鲁棒性
- 《面向视觉目标跟踪的干扰感知连体网络》（2018, ECCV）
- 合著者：朱政等
- 引用量：1,818次
- 核心贡献：通过响应上采样和通道注意力机制增强连体跟踪器应对干扰物（相似物体）的能力
- 《Spindle Net：基于人体区域引导特征分解与融合的行人重识别》（2017, CVPR）
- 合著者：赵晗等
- 引用量：1,125次
- 核心贡献：提出多分支卷积神经网络，通过人体区域分解特征以提升姿态不变性
- 《包含多样化攻击的人脸防伪数据库》（2012, ICB）
- 合著者：张兆翔等
- 引用量：1,055次
- 核心贡献：构建综合性活体检测数据集，推动生物特征识别中的反欺诈技术发展
这些主要完成于商汤科技时期及更早阶段的论文，展现了他用优雅可扩展方案解决实际问题的能力。创立MiniMax后，他的研究重心转向创业应用，但其奠基性研究仍持续获得高频引用。
更多详情请参阅他的Google Scholar个人主页。