Talk预告 | 牛津大学胡庆拥:大场景三维点云语义理解Ⅱ

发布于:2023-01-14 ⋅ 阅读:(542) ⋅ 点赞:(0)

本期为TechBeat人工智能社区431线上Talk。

北京时间8月17(周三)20:00牛津大学计算机系在读博士生——胡庆拥的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是: “大场景三维点云语义理解Ⅱ”,届时将围绕大场景三维点云的语义理解展开介绍,并详细介绍相关的一些工作。

Talk·信息

主题:大场景三维点云语义理解Ⅱ

嘉宾:牛津大学计算机系在读博士生 胡庆拥

时间:北京时间 8月17日 (周三) 20:00

地点:TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

点击下方链接,即可观看视频 

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Talk·介绍

实现机器对三维世界的智能理解,是计算机视觉从学科诞生初期延续至今的一个重要使命。近年来,随着激光雷达、深度相机及三维扫描仪等成像传感器的快速发展,点云数据的获取变得越来越便捷。然而,由于点云数据分布不规则,密度不均匀且排列无序等特性,针对大场景点云的高效处理仍面临许多挑战。本次分享会围绕大场景三维点云的语义理解展开,并详细介绍我们的一些工作。

具体分享提纲如下:

1. 城市规模点云合成数据集STPLS3D(Arxiv’22)

2. 弱监督点云语义分割算法框架 (SQN, ECCV’22)

3. 基于学习的点云采样策略 (Meta-sampler, ECCV’22; IA-SSD, CVPR’22)

Talk·预习资料

[1] Q. Hu, B. Yang, G. Fang, A. Leornadis, Y. Guo, N. Trigoni, A. Markham. SQN: Weakly-Supervised Semantic Segmentation of Large-Scale 3D Point Clouds. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022.

[2] T. Cheng, Q. Hu*, Q. Xie, N. Trigoni, A. Markham. Meta-Sampler: Almost-Universal yet Task-Oriented Sampling for Point Clouds. European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022.

[3] M. Chen, Q. Hu*, T. Hugues, A. Feng, Y. Hou, K. McCullough, L. Soibelman. STPLS3D: A Large-Scale Synthetic and Real Aerial Photogrammetry 3D Point Cloud Dataset. arXiv preprint arXiv: 2203.09065.

[4] Y. Zhang, Q. Hu*, G. Xu, Y. Ma, J. Wan, Y. Guo. Not All Points Are Equal: Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point Clouds. IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2022.

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

胡庆拥

牛津大学计算机系在读博士生

胡庆拥,牛津大学计算机系博士四年级在读学生,师从Niki Trigoni和Andrew Markham教授。主要研究方向为大场景三维点云的处理,包括语义分割、实例分割以及点云配准等。相关论文发表于IEEE TPAMI, CVPR,NeurIPS等。

个人主页:

Website: https://qingyonghu.github.io/

GitHub: https://github.com/QingyongHu

-The End-

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