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基于八叉樹的卷積神經網絡在三維形狀分析和生成中的應用
2019-07-10 | 【 【打印】【關閉】

  報告專家:王鵬帥副研究員,微軟亞洲研究院

  報告時間:2019 年 7 月 14 日 14:30-16:30

  報告地點:計算所 8 層 850 會議室

  報告摘要:

  三維形狀的分析和生成是圖形學中非常重要的研究問題。近些年來,三維深度學習在這些任務中取得了很好的研究結果并引起了學術界的廣泛關注。本次主要介紹一種高效的三維深度學習框架:基于八叉樹的卷積神經網絡(O-CNN)。O-CNN 將三維模型用八叉樹數據結構進行編碼,并把神經網絡的各種運算限制在八叉樹數據結構里,從而極大地節省了內存和計算的開銷。與此同時,在一系列三維形狀分析任務(比如形狀分類、檢索和分割)中,O-CNN 也取得了非常好的實驗結果。O-CNN 也可以用于三維形狀生成。通過利用神經網絡預測一個八叉樹節點是否需要繼續細分,就可以動態地將一個八叉樹自頂向下地生長出來,從而實現三維模型的生成。 我們也通過一系列的實驗(比如從單張圖片重建三維模型)驗證了 O-CNN 在形狀生成中的有效性。

  講者簡介:

  王鵬帥,微軟亞洲研究院副研究員。2013 年于清華大學自動化系獲得學士學位,2018 年于清華大學高等研究院獲得博士學位。研究方向為計算機圖形學、基于數據驅動的三維幾何的處理與分析,目前已經在圖形學頂會 SIGGRAPH 與 SIGGRAPH ASIA 上發表多篇高水平論文。在校期間曾多次獲得清華大學獎學金、博士研究生國家獎學金,并于 2018 年獲得北京市優秀博士畢業生稱號。

 
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