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计算机科学与技术学院学术报告

发布时间:2023-06-29   文章来源:   浏览:

报告人 谢源 时间 2023年6月30日9:00
地点 秀山校区逸夫楼202会议室

报告题目:面向大规模点云语义分割的弱监督学习方法研究

报告人:谢源 教授、博导(华东师范大学)

报告时间20236309:00

报告地点:秀山校区逸夫楼202会议室

报告对象:全校感兴趣的师生

主办单位:计算机科学与技术学院

 

报告人简介:谢源,华东师范大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师、国家级人才,教育部军民融合创新团队核心成员,先后主持了科技部科技创新2030“新一代人工智能重大项目课题,军委科技委国防创新特区项目。在国内外权威期刊和顶级会议上共发表学术论文90余篇,其中第一作者/通讯作者CCF A类论文50余篇。相关成果Google引用次数超6000次;先后担任IJCAI2019-2022的领域主席/Senior PCCIKM2019ACMMM2023领域主席;相关研究成果获得了上海市科技进步特等奖、吴文俊人工智能科学技术奖自然科学二等奖。

 

报告摘要:视觉感知借助视觉传感器来获取外部世界的信息,3D点云正成为一种新兴的视觉数据。随着激光雷达等远距离传感器的发展,三维点云的获取变得越来越便捷。三维点云语义分割是一个新兴的研究领域,作为三维环境感知的一个重要任务,在军事和民用领域均具有非常广泛的应用前景。然而,当前3D点云分割方法网络训练依赖于完全标记的数据集,其标注费时耗力成本高,无法满足弱标记自主学习的实际需求。本报告关注点云的弱监督学习,利用自监督学习理论和方法,突破监督信息不足的局限,提升点云分割性能,为3D点云分割提供新的解决思路和关键技术支撑

 

 

 

 

 

 


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