华科计算机博导刘云生论文,AAAI 2020线上分享 | 华科Oral论文:点云中3D目标检测的鲁棒性...
原标题:AAAI 2020线上分享 | 华科Oral论文:点云中3D目标检测的鲁棒性
在 2020 年第一场人工智能学术顶会 AAAI 开幕之前,机器之心将策划多期线下分享。这是机器之心 AAAI 2020 线上分享的第一期,我们邀请到华中科技大学白翔教授组的刘哲为我们介绍他们的一篇 Oral 论文。
不久之前,2019 年的最后一个 AI 顶会 NeurIPS 在加拿大温哥华落幕,机器之心在此期间为读者们精心策划了 NeurIPS 2019 专题,包括线上分享、论文解读、现场报道、线下分享等精彩内容,可谓干货满满。
虽然 NeurIPS 2019 上的干货还未看完,2020 年的第一场 AI 学术顶会 AAAI 2020 又即将开始。
2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日,AAAI 2020 将于美国纽约举办。不久之前,大会官方公布了今年的论文收录信息:收到 8800 篇提交论文,评审了 7737 篇,接收 1591 篇,接收率 20.6%。
为向读者们分享更多的优质内容、促进学术交流,在 AAAI 2020 开幕之前,机器之心将策划多期线上分享。这是机器之心 AAAI 2020 线上分享的第一期,我们邀请到华中科技大学白翔教授组的刘哲为我们介绍他们的 AAAI Oral 论文《TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention》
讲者简介:刘哲,华中科技大学人工智能与自动化学院硕士,国家奖学金获得者,准备攻读白翔老师的博士。研究兴趣主要包括计算机视觉、3D 视觉、深度学习,目前的工作主要集中在分别在三维点云识别,分割以及三维目标检方向,已于 2019、2020AAAI 连续两年发表论文,并在 CVPR2020 上投稿一篇论文。
演讲摘要:近年来,点云中的 3D 目标检测在真实场景中具有大量应用,特别是对于自动驾驶和增强现实。目前,有几种基于点云的 3D 检测方法已经被提出,比如 VoxelNet,SECOND,PointPillars 以及 PointRCNN。我们观察到两个关键现象:1)诸如行人之类的困难目标的检测精度不令人满意; 2)添加额外的噪声点时,现有方法的性能迅速下降。但这些现有方法中很少去讨论点云中 3D 目标检测的鲁棒性问题。本讲座将首先为大家介绍一些经典的深度学习点云网络,以及常见的三维目标检测算法,之后介绍 3D 目标检测的鲁棒性问题。
论文地址:https://arxiv.org/abs/1912.05163
时间:北京时间 12 月 26 日 20:00-21:00
AAAI 2020 机器之心线上分享
在 AAAI 2020 收录的大量优秀论文中,我们将选出数篇优质论文,邀请论文作者来做线上分享。整场分享包括两个部分:论文解读和互动答疑。
线上分享将在「AAAI 2020 交流群」中进行,加群方式:添加机器之心小助手(syncedai4),备注「AAAI」,邀请入群。入群后将会公布直播链接。返回搜狐,查看更多
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