Talk | 北京大学博士生汪海洋:通向3D感知大模型的前置方案

本文主要是介绍Talk | 北京大学博士生汪海洋:通向3D感知大模型的前置方案,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本期为TechBeat人工智能社区559线上Talk。

北京时间12月28(周四)20:00,北京大学博士生汪海洋的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播!

他与大家分享的主题是: 通向3D感知大模型的前置方案”,介绍了他的团队在3D视觉大模型的前置方案上所做的研究。

Talk·信息

主题:通向3D感知大模型的前置方案

嘉宾:北京大学博士生 汪海洋

时间:北京时间 12月28日(周四)20:00

地点:TechBeat人工智能社区

点击下方链接,即可观看视频!

TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验,加速并陪伴其成长。icon-default.png?t=N7T8https://www.techbeat.net/talk-info?id=838

Talk·介绍

大模型的兴起正在革新自然语言领域,也改变了人工智能其它领域科研范式。本次讲座主要提供一种3D视觉大模型的前置方案。首先设计针对点云的高效处理Transformer网络, 并进一步拓展到多模态3D领域。这是第一次针对3D感知的多模态网络,开创统一且一致的多模态3D编码新方案,为3D感知大模型打下坚实基础。

Talk大纲

1、3D 通用感知模型的背景,问题分解以及难点介绍。

2、高效易于部署的动态稀疏点云Transformer网络

3、通用高效的多模态3D Transformer 网络

4、基于图像渲染的预训练策略

5、未来可能的研究方向与思考。

Talk·预习资料

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论文链接:

https://arxiv.org/abs/2308.07732

代码链接:

https://github.com/Haiyang-W/UniTR

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论文链接:

https://arxiv.org/abs/2301.06051

代码链接:

https://github.com/Haiyang-W/DSVT

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论文链接:

https://arxiv.org/abs/2311.04501

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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汪海洋

北京大学博士生

北京大学在读博士。研究兴趣主要是通用视觉处理框架构建以及3D视觉感知的网络结构设计。如何设计通用框架,从视觉角度来构建感知复杂物理世界的计算模型;如何设计高效、表达能力强且易于部署的3D网络来同时处理物理世界感知所需的多种模态信息,包括但不限于多视角2D图片和稀疏分布的3D点云。

个人主页: 

TechBeat


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