Talk预告｜卡内基梅隆大学李博文：适用于机器人的可泛化的目标感知

本期为TechBeat人工智能社区第579期线上Talk。

北京时间3月20日(周三)20:00，卡内基梅隆大学博士生—李博文的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“适用于机器人的可泛化的目标感知”，届时将向大家系统地介绍如何在有限的数据上学习到可泛化的，适用于机器人的目标感知模型。

Talk·信息

主题：适用于机器人的可泛化的目标感知

嘉宾： 卡内基梅隆大学 李博文

时间：北京时间3月20日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

视觉目标感知是计算机视觉研究已久的问题。然而，在机器人上部署目标感知算法常常会遇到泛化性的局限性。换言之，离线的大规模数据集只能提供有限的目标特征与运动模式，如何在有限的数据上学习到可泛化的，适用于机器人的目标感知模型是本次talk的重点。具体而言，我将从运动泛化性与实例泛化性两个角度讨论这一主题。

Talk大纲

运动泛化性

1、机器人部署时的感知延迟问题与已有解决措施

2、预测性目标跟踪框架概览（PVT++）

3、PVT++在设计时的三个关键点

4、实验结果

实例泛化性

1、现实生活中的实例感知问题

2、已有的二维表征方案及其问题

3、可感知实例三维结构的检测方法VoxDet

4、建立实例感知数据集

5、实验结果

Talk·预习资料

论文链接： https://arxiv.org/abs/2005.10420

论文链接： https://arxiv.org/abs/2211.11629

论文链接： https://arxiv.org/abs/2204.10776

论文链接： https://arxiv.org/abs/2305.17220

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Talk·嘉宾介绍

李博文

卡内基梅隆大学·博士生

我是卡内基梅隆大学机器人研究所在读博士生，师从Sebastian Scherer教授。我的主要研究方向是机器人学，视觉感知，与神经符号推理。李博文曾以第一作者身份在ECCV，ICCV，NeurIPS等计算机视觉顶级会议发表多篇研究论文。其中关于实例三维感知的成果VoxDet入选为NeurIPS 2023 Spotlight。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=38301

-The End-

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