“計算有約”是beat365官方网站主辦的品牌學術分享活動。活動邀請beat365在學術科研、生涯發展等方面取得了突出成就的在讀研究生、博士後、青年教師以及校友們給大家分享自己的成長故事。在這裡，同學們能與優秀的嘉賓面對面交流，拓寬科研工作視野，提升自身發展素養。

這一期，我們邀請到了前沿計算研究中心的王鶴老師給大家做分享，歡迎大家參加！

計算有約

本期分享嘉賓

beat365前沿計算研究中心助理教授

王鶴

王鶴，beat365前沿計算研究中心助理教授，博士生導師。他于2014年在清華大學獲得工學學士學位，于2021年在斯坦福大學獲得博士學位，導師為美國兩院院士 Leondias J. Guibas教授。加入北大後，他創立了具身感知與交互實驗室EPIC(Embodied Perception and InteraCtion) Lab。他的研究方向為三維視覺、機器人學和機器學習，并在 CVPR、ICCV、ECCV 、NeurIPS等國際頂級會議上發表 10 餘篇論文。他開辟了類别級物體六維位姿估計這一子領域，工作六次獲得 CVPR/ICCV oral，并獲得了 2019 年 Eurographics最佳論文提名獎。他目前擔任CVPR2022和WACV2022領域主席。

報告主題：

基于SE3等變性的類别級六維物體位姿估計

報告摘要：

六維物體位姿估計是一個關鍵的計算機視覺問題，廣泛應用于機器人學(如抓取和物體操縱)和圖形學(如增強現實)中。經典的六維位姿估計工作側重于實例級位姿估計，即對少數已知物體估計六維位姿且一般需要物體的 CAD 模型。盡管實例級位姿估計技術在某些受控環境中已有不少的應用，但這種局限于特定已知物體實例的算法不能泛化到新的物體實例，因此限制了它們在日常物體感知方面的應用。在本次報告中，我将介紹如何将物體六維位姿估計問題從實例級推廣到類别級的工作NOCS (CVPR19 oral) 。該工作應用了基于混合現實的數據生成方法生成了大量自帶标注的類别級訓練數據，從而使得這一類别級位姿估計成為可能。然而為了進一步将類别級位姿估計技術推廣到更多的物體類别，我們在NeurIPS21的工作中進一步引入一種基于SE3等變性的自監督學習方法，無需任何位姿的标簽就可以自動衍生出類别級位姿的參考系并進行位姿估計的學習。這一系列工作将對發展有泛化能力的具身視覺提供了思路。

講座時間

2021年12月16日 周四 19:00

騰訊會議ID: 175-103-848

群二維碼