深度学习浪潮过后，计算机视觉将走向何方

如果问今年最火的人工智能研究领域是什么？答案一定是三维视觉。

在最近公布的2018年计算机视觉国际顶级会议 CVPR论文录用名单中，高达 83 篇以“3D”为名，涉及三维视觉的工作则超过 90 篇，占据了全体收录论文的近 1/10。

三维视觉（又称立体视觉），这一经典研究领域的再度火热，一方面归功于三维传感器的快速发展，另一方面也来自于智能移动机器人、无人驾驶、AR等三维应用场景快速发展衍生的强烈需求。近年来，三维视觉技术开始从实验室走向“寻常百姓家”，服务于人们的生活和娱乐：扫地机器人移动中的避障、遭遇毁灭的文化古迹复原的三维结构等。

2018年6月，在全球人工智能与机器人峰会上，国际计算机视觉与图形学专家、香港科技大学权龙教授主题报告中提到，“当下因为深度学习技术的发展，计算机视觉变得异常火热，而计算机视觉的下一个层次必将走向三维重建”。

商汤科技CEO徐立在采访中也表示：“SLAM和三维重建是当今智能视觉的前沿方向，是商汤高度关注和重视的领域”。

图为阿里巴巴相关岗位要求

为了帮助大家系统学习三维视觉的知识及相关技术，专注于人工智能在线教育的深蓝学院，独家推出『基于图像的三维建模』在线课程。课程注重理论与实践相结合，在实践环节，针对关键的算法，讲师会逐行代码亲自实现，而不会调用现成的函数库。课程优秀学员可达到企业实习/就业的要求。

讲师简介

隋唐

中科院自动化所老师，模式识别国家重点实验室博士。

主要研究方向是三维计算机视觉与计算机图形学研究，课题是“基于图像的三维建筑模型重建”。在顶级国际期刊 IEEE TVCG等主流期刊会议以第一作者发表文章多篇。同时，基于博士期间的研究成果，研发若干三维重建相关系统并申请专利。

课程简介

1. 特征点的检测与匹配

实践项目： C++ 实现Sift 特征检测与匹配

2. 双目立体视觉

实践项目： C++实现基础矩阵的优化与相机姿态参数的恢复

3. 从运动到结构Ⅰ

实践项目：基于Ceres优化库实现捆绑调整

4. 从运动到结构Ⅱ

实践： C++实现增量运动恢复结构

5. 稠密重建

实践：C++实现基于深度融合的稠密重建

6. 点云到网格的重建

实践： C++ 实现高斯隐函数重建与网格生成

7. 纹理创建与编辑Ⅰ

实践： C++ 实现网格的可视性计算与优化

8. 纹理图像的创建与编辑 Ⅱ

实践：C++实现纹理图像的非线性颜色矫正

课程详细大纲可点击“阅读原文”获取。

课程福利

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