直播预告 | 商汤科技 CVPR 2021：3D 点云补全技术
本次公开课由 AI 研习社和商汤学术共同举办，围绕 3D 点云补全技术展开，首先由刘子纬老师进行领域整体介绍，紧接着由两位论文作者潘亮、张俊哲结合 CVPR 2021 最新论文成果分别进行讲解：
1. 基于 2.5D 残缺点云的学习增强关系性结构高质量 3D 点云补全方法
本文主要介绍计算机视觉针对 2D，2.5D 来恢复 3D 的经典理论和方法，通过讨论和对比以往方法，归纳总结其研究的不足，从而引入本方法的思考逻辑基点和方法研究动机。
2. 基于 GAN 逆映射的无监督点云补全
对比以往全监督的补全算法，本文提出了 ShapeInversion，将生成对抗网络(GAN)逆映射引入到点云补全中。ShapeInversion 使用一个在完整点云上预训练的 GAN，搜索一个潜码，并给出一个完整点云的点云，能最好地重建给定的残缺输入。
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时间：6月10日 19:00-20:00
分享大纲
1. 3D 点云补全的简单介绍
2. 基于 2.5D 残缺点云的学习增强关系性结构高质量 3D 点云补全方法
3. 基于 GAN 逆映射的无监督点云补全
嘉宾
刘子纬 新加坡南洋理工大学助理教授
刘子纬，新加坡南洋理工大学助理教授，并获得南洋学者称号。他于2018-2020年担任香港中文大学特聘研究员。2017-2018年赴加州大学伯克利分校从事博士后研究工作，师从 Stella Yu 教授，并参与搭建伯克利深度学习自动驾驶平台（Berkeley DeepDrive）。2013-2017年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室，师从汤晓鸥教授和王晓刚教授。他的研究兴趣包括机器学习中的视觉感知与理解，在国际顶级计算机视觉会议及期刊上发表文章70余篇，总引用量超过9700次，获得专利30余项。他领导搭建了数个国际知名的计算机视觉基准数据库和开源项目，例如 CelebA，DeepFashion，MMDetection 和 MMFashion等。曾获得过微软小学者奖，香港政府博士奖，ICCV 青年学者奖，HKSTP 最佳论文奖等多个领域内奖项。
潘亮 新加坡南洋理工大学博士后
潘亮，新加坡南洋理工大学 S-Lab 和 MMLab@NTU 博士后，主要研究方向为 3D 点云的视觉几何和深度学习，在计算机视觉和机器人等顶级期刊会议上发表多篇一作论文。近期研究旨在结合传统视觉几何和深度学习框架，以实现基于点云的 3D 形状重建和语义感知，支持落地的项目包括有基于 3D 点云的形状补全，位姿配准，SLAM，物体分类，语义分割等。
个人主页：https://github.com/paul007pl
张俊哲 新加坡南洋理工大学三年级博士生
张俊哲，新加坡南洋理工大学 S-Lab 和 MMLab@NTU 三年级博士生。师从吕健勤 (Chen Change Loy) 副教授和 Chai Kiat Yeo 副教授。当前主要研究兴趣包括三维重建和生成，点云补全等。
个人主页：https://junzhezhang.github.io/
