7.6直播预告 | 三维视觉：传统与现代，CVPR最佳学生论文背后的故事

北京时间7月6日（本周四）9:30-11:30，将门-TechBeat人工智能社区参与的系列直播活动「AI论文背后的故事」第八期——三维视觉: 传统与现代-CVPR Best Student Papers 背后的故事将在视频号准时开播，欢迎预约观看！

本活动由香港中文大学（深圳）理工学院、GAP-Lab、未来智联网络研究院组织策划，本期邀请来自Simon Fraser University的Zhiqin Chen，同济大学的陈涵晟和西北工业大学的张曦予一起分享科研背后的故事。

AI论文背后的故事

主题：三维视觉: 传统与现代-CVPR Best Student Papers 背后的故事

时间：2023年7月6日（周四）9:30 - 11:30

简介：

本期我们有幸邀请了CVPR 2020、2022、2023最佳学生论文的三位一作学生，将围绕传统三维视觉与图形学经典问题和如今基于神经网络的技术如何融合以及如何演进进行探讨。三位嘉宾中有博士即将毕业，有即将开始读博，也有刚开始进行科研的，让我们一起听听他们科研背后的故事。

讲者：

Zhiqin Chen, Simon Fraser University

陈涵晟，同济大学

张曦予，西北工业大学

主持人：

韩晓光教授，香港中文大学（深圳）

罗忠金，香港中文大学（深圳）在读博士生

组织机构：

香港中文大学（深圳）理工学院

GAP Lab

未来智联网络研究院

报告1

主题：

Revisiting Classic Graphics Methods with Modern Deep Learning Tools

讲者：

Zhiqin Chen, Simon Fraser University

摘要：

While classic graphics methods have undergone extensive research and are difficult to be pushed further, they can be very inspirationalin a deep learning context. In this talk, I will briefly introduce how most of my works are derived by combining classic methods, such as implicit surfaces, BSP-trees, image quilting, eigenfaces, marching cubes, dual contouring, andmesh rasterization, with modern deep learning tools.

讲者简介

Zhiqin is a final-year Ph.D. student at Simon Fraser University, supervised by Prof. Hao (Richard) Zhang. He received his Master's degree from Simon Fraser University and Bachelor's degree from Shanghai Jiao Tong University. He won the best student paper award at CVPR 2020 and best paper award candidate at CVPR 2023. He was an NVIDIA graduate fellowship finalist and received Google PhD Fellowship in 2021. He has also interned at Adobe, NVIDIA, and Google in the past. His research interest is in computer graphics with a specialty in geometric modeling, machine learning, 3D reconstruction, and shape synthesis.

报告2

主题：

End-to-end 3D Vision and Graphics

讲者：

陈涵晟，同济大学

摘要：

End-to-end model training has shown immense potential in the field of modern deep learning. This talk will explore the story behind the CVPR 2022 best student paper EPro-PnP and our recent preprint SSDNeRF, both of which originate from a simple idea: end-to-end training of complex 3D vision/graphics models that were formerly managed in two stages. These investigations underscore the superiority of theory-driven loss functions over their empirical counterparts, suggesting the potential of enhancing off-the-shelf models through integrated end-to-end training paradigms.

讲者简介

陈涵晟，同济大学2023届硕士毕业生（上海市优秀毕业生），斯坦福大学计算机科学博士预录取生。他的研究兴趣为3D计算机视觉和图形学，主要方向包括3D生成与重建、神经渲染、几何视觉等。硕士期间先后在阿里巴巴达摩院，加州大学圣地亚哥分校（远程）实习，在CVPR发表一作论文两篇，获CVPR 2022最佳学生论文奖，同济大学追求卓越学生提名奖，WAIC青年优秀论文提名奖。近期担任CVPR、ICCV、SIGGRAPH、TPAMI、TCSVT等会议和期刊审稿人。

报告3

主题：

3D Registration with Maximal Cliques

讲者：

张曦予，西北工业大学

摘要：

三维点云配准是计算机视觉中的一个基本问题，旨在寻找最佳姿态以对齐点云对。本文提出了一种基于极大团（MAC）的三维配准方法，目的是放松先前的最大团约束，并在图中挖掘更多的局部一致性信息以进行准确的姿态假设生成。在多种模态数据集上进行的广泛实验，证明MAC有效地提高了配准精度，优于各种最先进的方法。该方法也能作为一个通用模块插入到深度学习方法中，并能显著提高其性能。我们的工作证明了传统几何方法针对三维点云配准重建仍有巨大的潜力。

讲者简介

西北工业大学计算机学院在读硕士，主要研究领域为三维点云特征匹配与点云配准，导师为杨佳琪副教授。已在IEEE TPAMI 2023（影响因子24.314，泛AI影响力最高期刊）上发表论文《Mutual Voting for Ranking 3D Correspondences》，在CVPR 2023投稿的论文《3D Registration with Maximal Cliques》被评为最佳学生论文（会议设立该奖的二十三年以来，历史上首次由所有作者均来自国内高校的论文获得）。

About GAP Lab

The GAP Lab is based on School of Science and Engineering (SSE) and Future Network of Intelligence Institute (FNii) at The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen), led by Dr. Xiaoguang Han. GAP means Generation and Analysis of Pixels, Points and Polygons, we are aiming to identify and bridge the research gaps, in the area of generalizing and analyzing images, videos and 3D content (e.g., points and meshes). The research field covers computer vision, computer graphics and machine learning. We are also doing applied research on intelligent medical image analysis and image-based weather forecasting. For more details, please refer to https://gaplab.cuhk.edu.cn/

-The End-

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