Talk预告 | 香港理工大学计算机系助理教授杨波：无监督2D/3D物体实例分割

本期为TechBeat人工智能社区第462期线上Talk！

北京时间12月14日(周三)20:00，香港理工大学计算机系助理教授——杨波的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “无监督2D/3D物体实例分割”，届时将介绍香港理工vLAR研究组在无监督学习2D/3D物体分割的最新进展。

Talk·信息

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主题：无监督2D/3D物体实例分割

嘉宾：香港理工大学计算机系助理教授 杨波

时间：北京时间 12月14日 (周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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近年，随着深度学习理论的成熟以及大量人工标注数据集的出现，视觉领域获得前所未有的发展，包括2D/3D物体实例分割等核心任务。然而，目前大多数算法依赖海量人工标注数据训练神经网络，成本极高且模型难以泛化和部署到全新场景。探索无监督学习的新范式成为学界热点及难点。

本talk将介绍香港理工vLAR研究组在无监督学习2D/3D物体分割的最新进展。首先介绍物体分割在二维图形和三维点云的基本背景。其次分析和探究基于单张图片的无监督物体分割方法的局限性。最后介绍一种无监督3D物体分割新方法OGC，其无需任何人工标注，即可从单帧点云分割物体。

Talk·预习资料

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• Paper #1: Promising or Elusive? Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images, NeurIPS 2022, https://github.com/vLAR-group/UnsupObjSeg

• Paper #2: OGC: Unsupervised 3D Object Segmentation from Rigid Dynamics of Point Clouds, NeurIPS 2022, https://github.com/vLAR-group/OGC

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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杨波

香港理工大学计算机系助理教授

杨波，现为香港理工大学计算机系助理教授，vLAR研究组负责人。2020年9月获牛津大学计算机博士学位。主要研究方向包括：三维视觉、机器学习、机器人等，专注于让智能机器真正理解和重建复杂三维场景，从而最终实现机器智能决策并与环境自主交互。其诸多研究成果发表于TPAMI、IJCV、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等国际期刊和会议。多个研究工作被国内外知名行业媒体报道，在学术界和工业界有广泛影响。

主页：

https://yang7879.github.io/

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