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  • Talk|CVPR‘24 Oral:超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想


    本期为TechBeat人工智能社区第599期线上Talk。 

    北京时间6月12日(周三)20:00,香港大学博士生—吴虓杨的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播!

    他与大家分享的主题是: “超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想”,他通过PTv3的两个核心思想——骨干网络设计的规模准则与非结构化数据的序列化技术,探究3D点云骨干网络作为一种多模态泛用特征提取器的构想与挑战。该工作已入选CVPR 2024 Oral。

    Talk·信息

    ▼

     主题:超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想

    嘉宾:香港大学博士生 吴虓杨

    时间:北京时间 6月12日(周三)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=878

    Talk·介绍

    ▼

    在本次Talk中,我们将超越3D感知与表征的范畴,从多模态数据特征提取的角度介绍我们被接收为CVPR 2024 Oral的工作Point Transformer V3 (PTv3) 的思想与设计。点云作为3D表征与感知的基础模态,其本身也是高维度稀疏非结构化数据的代表。将图像的每一个像素视为点,图像本身也可被视为点云,这佐证了这类数据结构的普适性。本次Talk将通过PTv3的两个核心思想——骨干网络设计的规模准则与非结构化数据的序列化技术,探究3D点云骨干网络作为一种多模态泛用特征提取器的构想与挑战。 

    Talk大纲

    1. 视角:3D点云表征学习的表层与深层挑战

    2. 心法:基于Scaling Principle重新审视骨干网络突破性能桎梏的关键

    3. 方法:利用序列化技术突破高维稀疏非结构化数据的固有约束

    4. 展望:以点云骨干网络作为多模态泛用特征提取器的未来与挑战

    Talk·预习资料

    ▼

    图片​

    论文链接:  

    https://arxiv.org/abs/2312.1003

    图片​

    论文链接:  

    https://arxiv.org/abs/2308.09718

    图片​

    论文链接:  

    https://arxiv.org/abs/2210.05666

    代码链接:  

    https://github.com/Pointcept/Pointcept

    Talk·提问交流

    ▼

    在Talk界面下的【交流区】参与互动!留下你的打call🤟和问题🙋,和更多小伙伴们共同讨论,被讲者直接翻牌解答!

    图片​

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    Talk·嘉宾介绍

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    ​

    吴虓杨

    香港大学 · 博士生

    吴虓杨是香港大学计算机科学系博士研究生,师从赵恒爽教授。其主要研究方向为3D空间表征、3D感知、3D重建。他已在顶级会议和期刊上发表了十余篇论文,其中四篇为第一作者。他的工作已多次被选为CVPR等著名会议的Oral与Highlight,其工作也在多个著名竞赛和排行榜中取得了显著成绩,多次获得冠军或排名第一,如ScanNet,Waymo,nuScene等。其代表工作为Point Transformer系列以及Pointcept代码库。

    个人主页: 

    https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=40001


    关于TechBeat人工智能社区

    ▼

    TechBeat(www.techbeat.net)隶属于将门创投,是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hanseywho/article/details/139646250
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