分享背景
隨著激光雷達，RGBD相機等3D傳感器在機器人，無人駕駛領域的廣泛應用，深度學習在三維點雲數據的研究在近兩年取得了廣泛關注。點雲分割、識別、檢測成為學術界、工業界的熱門話題之一。是在本次公開課中，講者將分享其關於點雲分割的最新工作。
分享題目
深度學習在點雲分割中的應用
分享提綱
1、深度學習在點雲上的應用。
2、2D圖像的實例分割與物體檢測。
2、SGPN [CVPR 2018]：點雲的實例分割與物體檢測。（SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation）
3、RSNet [CVPR 2018]：點雲的語義分割。（Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation on Point Clouds）
分享嘉賓
王薇月，南加州大學計算機系在讀博士，導師是Ulrich Neumann教授，主要研究方向為計算機視覺，三維視覺等。其研究工作曾在 CVPR、ICCV、ECCV 等發表。個人主頁：www-scf.usc.edu/~weiyuewa/
分享時間
參與方式
如有興趣參加公開課，可直接訪問 http://www.mooc.ai/open/course/501
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