北京时间8月2日（周四）中午1点，在将门技术社群，我们很开心邀请到坦福大学在读博士生祁芮中台，他将为大家分享“点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用”，介绍一种针对点云特性专门设计的、全新的深度神经网络——PointNet。
【温馨提示】由于嘉宾人在美国，本次分享的时间临时调整到北京时间8月2日（周四）中午1点。
活动信息
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主题：点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用
嘉宾：斯坦福大学在读博士生 祁芮中台
时间：8月2日（周四）13:00
地点：将门创投斗鱼直播间
分享提纲
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点云（point cloud）是一种基本的几何数据类型，在计算机视觉、计算机图形学和机器人领域有着广泛的应用。近年来，随着3D传感器（深度摄像头、激光雷达）的流行，点云数据变得更易采集；而最近火爆的无人驾驶更是激发了对新一代鲁邦、高效点云处理算法的强烈需求。
可是，由于点云数据并不是定义在规则的网格中（不规则性），在图像中有效的深度卷积神经网络在这里并不适用。尽管可以先将点云网格化为3D体素或投影为2D图像，再应用传统的卷积网络，但这些预处理会带来计算的复杂化与信息的损失。
本次分享将介绍一种针对点云特性专门设计的、全新的深度神经网络（PointNet）。这种新型网络结构直接作用于原始点云，无需网格化的预处理，直接支持端到端的点云表征学习，能广泛应用于点云的分类、分割与回归问题。基于这种结构，我们还能实现3D物体检测、3D场流估计等三维场景理解的应用，并在公开数据集中取得优异的结果。
嘉宾介绍
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祁芮中台
斯坦福大学在读博士生
本科毕业于清华大学电子工程系，现为斯坦福大学博士研究生，AILab和Geometric Computation Group成员，师从美国两院院士Leonidas Guibas教授。主要研究方向为3D深度学习与计算机视觉，特别是点云上的深度学习模型及其在物体识别、场景感知中的应用。博士期间在CVPR，ICCV，NIPS，ICML，SIGGRAPH Asia等顶尖学术会议发表众多论文，至今已有九百余次引用。曾在谷歌无人驾驶部门（现分离为Waymo）和机器人创业公司Nuro实习，博士毕业后将加入Facebook AI Research继续博士后研究。
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