本期為TechBeat人工智能社區(qū)第496期線上Talk！

北京時間5月11日(周四)20:00，香港中文大學三年級博士生—賴昕的Talk將準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是:?“SphereFormer大幅提升LiDAR點云遠處識別性能”，屆時將介紹和探討Spherical Transformer的設(shè)計動機和有關(guān)的技術(shù)細節(jié)。

Talk·信息
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主題：SphereFormer大幅提升LiDAR點云遠處識別性能嘉賓：香港中文大學三年級博士生 賴昕時間：北京時間?5月11日?(周四) 20:00
地點：TechBeat人工智能社區(qū)http://www.techbeat.net/

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Talk·介紹

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目前，已經(jīng)有大量工作探討了LiDAR點云的算子設(shè)計，但是大多數(shù)工作都直接繼承2D圖像或3D室內(nèi)點云處理中所運用的算子，并沒有針對LiDAR點云的分布特點進行設(shè)計。這也是造成遠處物體識別性能低下的關(guān)鍵原因。SphereFormer利用LiDAR點云近處稠密遠處稀疏的分布特點，設(shè)計了radial window的transformer結(jié)構(gòu)，大幅提升遠處物體識別性能。

Talk大綱

1. Preliminary?

2. 回顧Stratified Transformer?

3. Spherical Transformer的設(shè)計動機，技術(shù)細節(jié)?

4. 開源庫Sparse Transformer的介紹

Talk·預(yù)習資料

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paper鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2303.12766.pdf

paper鏈接：

https://arxiv.org/pdf/2203.14508.pdf

Github:

https://github.com/dvlab-research/SphereFormer

Talk·提問交流
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Talk·嘉賓介紹

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香港中文大學三年級博士生，師從賈佳亞教授。主要研究方向是三維點云感知，遷移學習，半監(jiān)督學習，小樣本學習。已發(fā)表頂會頂刊論文8篇，其中一作4篇，代表工作包括Stratified Transformer、SphereFormer。曾取得SemanticKITTI語義分割第一，nuScenes語義分割榜單第一， nuScenes目標檢測榜單前三。

個人主頁：

https://github.com/X-Lai

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-The End-

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