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基于八叉树的卷积神经网络在三维形状分析和生成中的应用
2019-07-10 | 【 【打印】【关闭】

  报告专家污节婚:王鹏帅副研究员戎饺,微软亚洲研究院

  报告时间猫汇坛:2019 年 7 月 14 日 14:30-16:30

  报告地点免敛:计算所 8 层 850 会议室

  报告摘要控说轰:

  三维形状的分析和生成是图形学中非常重要的研究问题插泛。近些年来涧聚途,三维深度学习在这些任务中取得了很好的研究结果并引起了学术界的广泛关注疼帆。本次主要介绍一种高效的三维深度学习框架掸闺:基于八叉树的卷积神经网络(O-CNN)缎。O-CNN 将三维模型用八叉树数据结构进行编码唾矛,并把神经网络的各种运算限制在八叉树数据结构里马榔,从而极大地节省了内存和计算的开销劣。与此同时恕旧阂,在一系列三维形状分析任务(比如形状分类八风呵、检索和分割)中渭痢懊,O-CNN 也取得了非澈霉停好的实验结果热。O-CNN 也可以用于三维形状生秒速时时彩开奖“什么真相?”★加强自我管理成浦砰荆。通过利用神经网络预测一个八叉树节点是否需要继续细分傻,就可以动态地将一个八叉树自顶向下地生长出来谩卡薯,从而实现三维模型的生成拓饥湍。 我们也通过一系列的实验(比如从单张图片重建三维模型)验证了 O-CNN 在形状生成中的有效性夏缴。

  讲者简介慑:

  王鹏帅缸斑攘,微软亚洲研究院副研究员染吹淳。2013 年于清华大学自动化系获得学士学位举虚晤,2018 年于清华大学高等研究院获得博士学位槽湾。研究方向为计算机图形学懦、基于数据驱动的三维几何的处理与分析岛,目前已经在图形学顶会 SIGGRAPH 与 SIGGRAPH ASIA 上发表多篇高水平论文净荷盼。在校期间曾多次获得清华大学奖学金嘛、博士研究生国家奖学金驶午,并于 2018 年获得北京市优秀博士毕业生称号涧损。

 
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