?由將門-TechBeat人工智能社區(qū)所主辦的CVPR 2021 群星閃耀·云際會將攜手51位分享嘉賓，10場論文解讀Talk，5天10場在線交流活動，云端實時開講，讓你建立真正屬于自己的能量級學術(shù)網(wǎng)絡，同時一次性解鎖學術(shù)的101種姿勢。

?北京時間6月17日(周四)晚8點，第⑦場——香港大學CVMI Lab的論文解讀Talk已經(jīng)準時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！團隊負責人香港大學電子工程系助理教授齊曉娟老師攜其學生楊霽晗、丁潤語、許牧天分享了他們在CVPR 2021的工作。

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Talk·信息

分享人：香港大學CVMI Lab

時間：北京時間?6月17日 (周四) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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直播交流活動·報名通道

團隊介紹

HKU-CVMI Lab

??HKU-CVMI Lab?成立于2020年2月，現(xiàn)有5名博士和若干本科生碩士生組成。團隊致力于賦予機器感知、理解和重建視覺世界的能力。

??主要的研究方向包括：（1）Label-efficient deep learning: 數(shù)據(jù)生成/仿真、增強，半自動化數(shù)據(jù)標注工具，遷移學習，自監(jiān)督、半監(jiān)督及弱監(jiān)督學習，領(lǐng)域自適應及泛化，知識蒸餾;（2）Computation-efficient deep learning: 高效模型設計和降低數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)冗余的快速模型訓練方法設計，知識蒸餾;（3）Life-long learning: 面向連續(xù)數(shù)據(jù)和任務流的incremental learning問題；（4）3D Vision (application tasks): 點云表征學習，三維感知任務，三維重建。

??更多信息請見實驗室主頁：https://xjqi.github.io/?&?https://labhku.github.io/

齊曉娟

香港大學電子工程系助理教授

齊曉娟博士，香港大學電子工程系的助理教授，博士畢業(yè)于香港中文大學，曾在多倫多大學， 牛津大學及英特爾視覺計算組工作交流。她致力于賦予機器三維感知、理解和重建的能力。齊曉娟博士在CVPR，ICCV，NeurIPS，TPAMI等計算機視覺及機器學習頂會和期刊上發(fā)表論文40余篇，多篇論文被大會邀請進行口頭報告，論文引用量8000余次，并擔任ICCV 2021， CVPR 2021, AAAI 2021頂會的領(lǐng)域主席。

個人主頁：https://xjqi.github.io/

①

基于3D到2D蒸餾的室內(nèi)場景語義分割

我們提出了“3D到2D蒸餾”，它能讓2D神經(jīng)網(wǎng)絡從RGB圖像中學習到3D幾何信息。它不僅能提升網(wǎng)絡的性能，而且能提升網(wǎng)絡的泛化能力。在ScanNet等大規(guī)模數(shù)據(jù)集上，性能超越了“幾何信息輔助語義分割”方向上當前較好的性能并且在推理階段不需要顯式的三維信息。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2104.02243

代碼鏈接：https://github.com/liuzhengzhe/3D-to-2D-Distillation-for-Indoor-Scene-Parsing

②

一種基于自學習的3D弱監(jiān)督語義分割方法

由于3D點云數(shù)據(jù)的標注代價很大，我們提出了一種新的標注方法：只需要每個物體標注一個點即可，大幅提高了標注效率。基于這套標注方法，我們用自訓練的方法，僅用了ScanNet中0.02%的標注量，達到了與使用全部數(shù)據(jù)的方法差不多的結(jié)果。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2104.02246

代碼鏈接：https://github.com/liuzhengzhe/One-Thing-One-Click

③

ST3D:?基于自學習的3D目標檢測無監(jiān)督領(lǐng)域自適應

3D室外目標檢測的泛化性十分重要且標注成本又非常昂貴，因此無監(jiān)督領(lǐng)域自適應是個重要的任務。我們提出了一套在3D目標檢測上無監(jiān)督領(lǐng)域自適應的自學習范式，重新設計了多個模塊以提高模型在新領(lǐng)域的性能。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2103.05346

代碼鏈接：https://github.com/CVMI-Lab/ST3D

楊霽晗 |?香港大學電氣與電子工程系在讀博士生

楊霽晗，目前是香港大學電氣與電子工程系的一年級博士生，本科就畢業(yè)于中山大學軟件工程專業(yè)，曾為依圖科技，騰訊優(yōu)圖實驗室，商湯科技自動駕駛組實習生。在ICCV/CVPR/AAAI上發(fā)表過論文。研究方向主要在少樣本學習，包括無監(jiān)督領(lǐng)域自適應，半監(jiān)督學習。

個人主頁：https://github.com/jihanyang

④

PAConv:?點云上基于動態(tài)卷積核組裝的位置自適應卷積

由于三維點云的稀疏、不規(guī)則、無序結(jié)構(gòu)，如何有效、高效地利用卷積操作處理三維點云是目前亟待解決的問題。我們設計了一種新的卷積操作，通過動態(tài)的組合卷積核來實現(xiàn)位置自適應的卷積，在圖像分類，零件分割和語義分割任務上都取得不錯的效果。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2103.14635

項目鏈接：https://github.com/CVMI-Lab/PAConv

丁潤語 |?香港大學電氣與電子工程系在讀博士生

丁潤語，目前是香港大學電氣與電子工程系的一年級博士生，本科就畢業(yè)于清華大學軟件工程專業(yè)，曾于微軟工程院，商湯科技基礎(chǔ)視覺組實習。在CVPR上發(fā)表過論文。研究方向主要為3D點云場景理解。

個人主頁：https://github.com/Dingry

許牧天 |?美國加州大學爾灣分校碩士許牧天，將于2021年9月入學香港中文大學（深圳）攻讀博士學位。美國加州大學爾灣分校碩士，西安電子科技大學本科。曾為香港大學CVMI Lab研究助理、中科院深圳先進院MMLab訪問學生。在CVPR/AAAI上發(fā)表過論文。目前的研究方向主要是單個3D物體和復雜3D場景的理解與感知。

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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