基于八叉樹的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三維形狀分析和生成中的應(yīng)用
報(bào)告專家：王鵬帥副研究員，微軟亞洲研究院
報(bào)告時(shí)間：2019 年 7 月 14 日 14:30-16:30
報(bào)告地點(diǎn)：計(jì)算所 8 層 850 會(huì)議室
報(bào)告摘要：
三維形狀的分析和生成是圖形學(xué)中非常重要的研究問題。近些年來(lái)，三維深度學(xué)習(xí)在這些任務(wù)中取得了很好的研究結(jié)果并引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本次主要介紹一種高效的三維深度學(xué)習(xí)框架：基于八叉樹的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（O-CNN）。O-CNN 將三維模型用八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼，并把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種運(yùn)算限制在八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里，從而極大地節(jié)省了內(nèi)存和計(jì)算的開銷。與此同時(shí)，在一系列三維形狀分析任務(wù)（比如形狀分類、檢索和分割）中，O-CNN 也取得了非常好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。O-CNN 也可以用于三維形狀生成。通過利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)一個(gè)八叉樹節(jié)點(diǎn)是否需要繼續(xù)細(xì)分，就可以動(dòng)態(tài)地將一個(gè)八叉樹自頂向下地生長(zhǎng)出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)三維模型的生成。 我們也通過一系列的實(shí)驗(yàn)（比如從單張圖片重建三維模型）驗(yàn)證了 O-CNN 在形狀生成中的有效性。
講者簡(jiǎn)介：
王鵬帥，微軟亞洲研究院副研究員。2013 年于清華大學(xué)自動(dòng)化系獲得學(xué)士學(xué)位，2018 年于清華大學(xué)高等研究院獲得博士學(xué)位。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的三維幾何的處理與分析，目前已經(jīng)在圖形學(xué)頂會(huì) SIGGRAPH 與 SIGGRAPH ASIA 上發(fā)表多篇高水平論文。在校期間曾多次獲得清華大學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金、博士研究生國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金，并于 2018 年獲得北京市優(yōu)秀博士畢業(yè)生稱號(hào)。