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“青椒”请讲|何新卫老师分享“3D表征学习的过去、现状和展望”

发布日期:2023-12-16 发表者:苗壮 浏览次数:

(图文|刘泽慧 审核|苗壮)


2023年12月15日晚,bat365官网登录入口学术晚茶系列活动“青椒”请讲第一期于bat365官网登录入口第一综合楼B座113会议室顺利举行,本次活动邀请了bat365官网登录入口何新卫老师为大家做主题为《3D表征学习:过去、现状和展望》的学术分享,活动由学院研究生会学科部主办。

图1 《3D表征学习:过去、现状和展望》

何新卫,男,工学博士,现为bat365官网登录入口bat365官网登录入口副研究员。研究方向为人工智能,主要聚焦在三维模型检索、三维目标检测、异常检测等领域。已在IEEE TIP、CVPR、ICCV、PR, Neurocomputing等期刊会议发表论文10余篇。主持国家自然科学基金青年项目一项, 湖北省自然科学基金青年项目一项,bat365官网登录入口自主科技创新基金一项,参与国家自然科学基金青年项目一项。在相关研究上与华中科技大学VLR Lab、深圳大学VCC Group等一直保持密切合作。长期担任IEEE TPAMI, CVPR, ICCV, Patter Recognition 等国际主流期刊与会议审稿人。

图2-3 何新卫老师向在场同学介绍3D表征学习应用

报告伊始,何新卫老师首先回顾了3D表征学习的历史。从早期的3D模型表示方法到现在的深度学习模型表示方法,他指出,3D表征学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。然而,尽管3D表征学习已经取得了许多重要的成果,但也面临一些挑战,如数据稀疏性、计算资源等问题。针对这些问题,何老师提出,未来的3D表征学习将会更加注重多模态数据的融合,以进一步提高模型的性能和泛化能力。

图4 在场同学认真倾听报告

何新卫老师的报告收获了在场同学们的热烈掌声,何老师深入浅出的讲解让大家对3D表征学习有了更加全面的认识。2023级研究生邱宇航表示:“何新卫对未来多模态数据融合的见解也让我对自己的工作有了更多的思考,这次讲座我获益匪浅!”

“青椒”请讲主题论坛是一个面向研究生的学术交流平台,旨在通过每两周一次的青年教师学术分享,为广大研究生们提供一个与优秀青年教师进行交流与互动的机会,从而促进研究生们学术交流和专业能力的提升。



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