直播 | 南加州大学博士生分享深度学习在点云分割中的应用

分享背景

随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用，深度学习在三维点云数据的研究在近两年取得了广泛关注。点云分割、识别、检测成为学术界、工业界的热门话题之一。是在本次公开课中，讲者将分享其关于点云分割的最新工作。

分享题目

深度学习在点云分割中的应用

分享提纲

1、深度学习在点云上的应用。

2、2D图像的实例分割与物体检测。

2、SGPN [CVPR 2018]：点云的实例分割与物体检测。（SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation）

3、RSNet [CVPR 2018]：点云的语义分割。（Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation on Point Clouds）

分享嘉宾

王薇月，南加州大学计算机系在读博士，导师是Ulrich Neumann教授，主要研究方向为计算机视觉，三维视觉等。其研究工作曾在 CVPR、ICCV、ECCV 等发表。个人主页：www-scf.usc.edu/~weiyuewa/

分享时间

北京时间 6月 10 日（周日）上午 10:00

参与方式

如有兴趣参加公开课，可直接访问 http://www.mooc.ai/open/course/501