关于我

目前任职于厦门大学萨本栋微米纳米科学技术研究院，担任助理教授。我的研究聚焦于类脑视觉与类脑计算，代表性工作包括天眸芯片及[TianmouCV]项目。欢迎交流与合作，请随时联系我。

教育经历

• 博士，清华大学类脑计算研究中心，2020年9月 ~ 2025年6月。
• 本科（工学学士），清华大学精密仪器系，测控技术与仪器专业，2016年9月 ~ 2020年7月。
• 辅修学位（计算机科学与技术），清华大学计算机科学与技术系，2018年9月 ~ 2020年7月。

代表性论文

1. Y. Meng$^†$, Y. Lin$^†$, et. al., Diffusion-Based Extreme High-speed Scenes Reconstruction with the Complementary Vision Sensor, Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025, pp. 5701-5710.
   [Paper] [Code]

2. Y. Lin$^†$, Z. Zhang$^†$ et. al., Complementary-pathway Spatial-enhanced Visual Odometry for Extreme Environments with Brain-inspired Vision Sensors, IROS 2025.
   [Paper] [Code]

3. Z. Yang$^†$, T. Wang$^†$, Y. Lin$^†$, et. al., A vision chip with complementary pathways for open-world sensing, Nature 629, 1027–1033 (2024).
   [Paper] [Code] [Project]

4. L. He$^†$, Y. Xu$^†$, W. He$^†$, Y. Lin$^†$. et al., Network model with internal complexity bridges artificial intelligence and neuroscience, Nature Computational Science (2024).
   [Paper] [Code]

5. Y. Lin, Y. Hu, S. Ma, D. Yu and G. Li, Rethinking Pretraining as a Bridge From ANNs to SNNs, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3217796.
   [Paper] [Code]

6. Y. Lin$^†$, J. Sun$^†$, et. al., Spatiotemporal Input Control: Leveraging Temporal Variation in Network Dynamics, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 9, no. 4, pp. 635-651, April 2022, doi: 10.1109/JAS.2022.105455.
   [Paper] [Code]

7. Y. Lin, W. Ding, S. Qiang, et al., ES-ImageNet: A Million Event-Stream Classification Dataset for Spiking Neural Networks, Frontiers in Neuroscience, 15:726582. doi: 10.3389/fnins.2021.726582.
   [Paper] [Code]

其他发表

1. Z. Wu, H. Zhang, Y. Lin. et al., LIAF-Net: Leaky Integrate and Analog Fire Network for Lightweight and Efficient Spatiotemporal Information Processing, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2021, PP(99):1-14.
   [Paper] [Code]

2. M. Yao, H. Gao, G. Zhao, D. Wang, Y. Lin, et al., Temporal-wise Attention Spiking Neural Networks for Event Streams Classification, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2021, poster.
   [Paper]

3. S. Ma, J. Pei, W. Zhang, G. Wang, D. Feng et. al, Neuromorphic computing chip with spatiotemporal elasticity for multi-intelligent-tasking robots, Science Robotics, 2022, vol. 7, no. 67, pp. eabk2948. doi:10.1126/scirobotics.abk2948.
   [Paper]

荣誉奖励

• 2025/12 福建省高层次人才（C类）
• 2025/06 厦门大学优秀引进助理教授（A类）
• 2025/06 北京市优秀毕业生
• 2025/06 清华大学优秀博士学位论文
• 2025/06 清华大学优秀毕业生
• 2024/11 国家奖学金 (前 2%)
• 2024/10 福建省关工委郑连发奖学金
• 2024/08 中国仪器仪表学会一等奖学金
• 2020/06 北京市优秀毕业生
• 2020/06 清华大学优秀毕业生 (前 2%)
• 2018/10 国家奖学金 (前 2%)

工作经历

• 2025/07 - 至今，助理教授，厦门大学
• 2023/06 - 2023/08，CV算法工程师实习生，亿联网络

博客

• A Brief Introduction to Neuromorphic Processors
• The history of Spiking Neural Network
• 信号与系统课程笔记

软件工程项目

• TianMouCV
• 清华式学生 (游戏)
• Java 网盘

研究兴趣

• 脉冲神经网络 (SNN)
• 复杂系统控制
• 低层计算机视觉
• 类脑智能
• 高速互补视觉传感器工具链

其他经历

• 受邀担任 TNNLS, IJCNN, Frontiers in Neurorobotics 审稿人