Talk預(yù)告 | 香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授楊波:無監(jiān)督2D/3D物體實(shí)例分割

本期為TechBeat人工智能社區(qū)第462期線上Talk!
北京時(shí)間12月14日(周三)20:00,香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授——楊波的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播!他與大家分享的主題是:?“無監(jiān)督2D/3D物體實(shí)例分割”,屆時(shí)將介紹香港理工vLAR研究組在無監(jiān)督學(xué)習(xí)2D/3D物體分割的最新進(jìn)展。
Talk·信息
主題:無監(jiān)督2D/3D物體實(shí)例分割
嘉賓:香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授?楊波
時(shí)間:北京時(shí)間?12月14日?(周三) 20:00
地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/

完整版怎么看
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Talk·介紹
近年,隨著深度學(xué)習(xí)理論的成熟以及大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集的出現(xiàn),視覺領(lǐng)域獲得前所未有的發(fā)展,包括2D/3D物體實(shí)例分割等核心任務(wù)。然而,目前大多數(shù)算法依賴海量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),成本極高且模型難以泛化和部署到全新場景。探索無監(jiān)督學(xué)習(xí)的新范式成為學(xué)界熱點(diǎn)及難點(diǎn)。
本talk將介紹香港理工vLAR研究組在無監(jiān)督學(xué)習(xí)2D/3D物體分割的最新進(jìn)展。首先介紹物體分割在二維圖形和三維點(diǎn)云的基本背景。其次分析和探究基于單張圖片的無監(jiān)督物體分割方法的局限性。最后介紹一種無監(jiān)督3D物體分割新方法OGC,其無需任何人工標(biāo)注,即可從單幀點(diǎn)云分割物體。
Talk·預(yù)習(xí)資料
Paper #1: Promising or Elusive? Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images, NeurIPS 2022,?https://github.com/vLAR-group/UnsupObjSeg
Paper #2: OGC: Unsupervised 3D Object Segmentation from Rigid Dynamics of Point Clouds, NeurIPS 2022,?https://github.com/vLAR-group/OGC
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Talk·嘉賓介紹

香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授
楊波,現(xiàn)為香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授,vLAR研究組負(fù)責(zé)人。2020年9月獲牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。主要研究方向包括:三維視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人等,專注于讓智能機(jī)器真正理解和重建復(fù)雜三維場景,從而最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能決策并與環(huán)境自主交互。其諸多研究成果發(fā)表于TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等國際期刊和會(huì)議。多個(gè)研究工作被國內(nèi)外知名行業(yè)媒體報(bào)道,在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界有廣泛影響。
主頁:https://yang7879.github.io/


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