由高仙機(jī)器人和將門(mén)創(chuàng)投主辦的「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式場(chǎng)景表示」前沿進(jìn)展研討會(huì)將在北京時(shí)間9月28日（周二）晚19點(diǎn)在線上舉行。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式場(chǎng)景表示（Implicit Neural Scene Representation）指利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效、高保真的場(chǎng)景信息編碼，支持三維重建、虛擬視角合成、場(chǎng)景理解等應(yīng)用。本交流會(huì)邀請(qǐng)到相關(guān)研究人員分享最新工作進(jìn)展，探討未來(lái)研究方向。歡迎大家報(bào)名參與！

01?活動(dòng)信息

02?報(bào)名方式

1.添加工作人員小將微信（微信號(hào)：thexiaojiang）并備注“活動(dòng)-姓名-title”，title可以是“公司-職位”或者“高校-專(zhuān)業(yè)”。

2. 通過(guò)審核后，小將會(huì)將你拉入活動(dòng)群。

03?Talk及嘉賓介紹

Continual Neural Mapping?從序列觀測(cè)中學(xué)習(xí)隱式場(chǎng)景表示

主講人：顏?zhàn)虞V | 北京大學(xué) 在讀博士生

Talk介紹：

隱式場(chǎng)景表示建立了環(huán)境中三維坐標(biāo)與對(duì)應(yīng)場(chǎng)景性質(zhì)的映射關(guān)系。本次Talk進(jìn)一步探究了如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從序列觀測(cè)中持續(xù)學(xué)習(xí)和更新這樣的映射關(guān)系，并將這樣的問(wèn)題設(shè)定稱為Continual Neural Mapping。我們發(fā)現(xiàn)，利用基于經(jīng)驗(yàn)回放的持續(xù)學(xué)習(xí)方法，單個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)可以從序列觀測(cè)中增量地學(xué)習(xí)到場(chǎng)景中坐標(biāo)與幾何性質(zhì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。這樣的持續(xù)映射不會(huì)受到災(zāi)難性遺忘問(wèn)題的影響，并有著不錯(cuò)的表示效率和表示精度。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2108.05851

嘉賓介紹：

顏?zhàn)虞V，北京大學(xué)智能科學(xué)系博士三年級(jí)，導(dǎo)師為查紅彬教授。

主要的探索方向是如何提升三維場(chǎng)景的描述能力和更新效率，為部署在未知環(huán)境下的移動(dòng)設(shè)備賦予更強(qiáng)的空間感知能力。

個(gè)人主頁(yè)：

zikeyan.github.io

基于隱表征的就地場(chǎng)景標(biāo)注與理解

主講人：智帥峰 | 倫敦帝國(guó)理工學(xué)院在讀博士生

Talk介紹：

現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中語(yǔ)義信息往往與光度和幾何信息緊密相關(guān)，因?yàn)閳?chǎng)景中具體相似紋理特征和幾何特征的區(qū)域往往有較大概率從屬于同一個(gè)語(yǔ)義類(lèi)別。此外，場(chǎng)景觀測(cè)序列的語(yǔ)義標(biāo)也存在一定冗余性，加之一個(gè)場(chǎng)景中的語(yǔ)義信息是嚴(yán)格多視角一致的。受此啟發(fā)，我們介紹了Semantic-NeRF，首次提出將語(yǔ)義信息加入NeRF，實(shí)現(xiàn)了紋理、幾何與語(yǔ)義信息的聯(lián)合隱表征。論文的核心出發(fā)點(diǎn)在于證明了三維隱表征自身具備的連續(xù)性和多視角一致性使得Semantic-NeRF僅依靠稀疏/帶噪聲的語(yǔ)義標(biāo)簽，便能獲得準(zhǔn)確的室內(nèi)語(yǔ)義標(biāo)注和理解。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了Semantic-NeRF的應(yīng)用潛力。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2103.15875

嘉賓介紹：

智帥峰，帝國(guó)理工學(xué)院戴森機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室博士研究生，師從Andrew Davison教授和Stefan Leutenegger副教授。博士課題主要關(guān)注語(yǔ)義SLAM, 語(yǔ)義場(chǎng)景表征相關(guān)的研究。

個(gè)人主頁(yè)：

shuaifengzhi.com

MINE: 利用NeRF將MPI深度連續(xù)化的新視角合成方法

主講人：黎嘉信 |?高仙機(jī)器人深度學(xué)習(xí)總監(jiān)兼新加坡研發(fā)中心總監(jiān)

Talk介紹：

MINE通過(guò)對(duì)單張圖片做三維重建，實(shí)現(xiàn)新視角合成和深度估算。通過(guò)引入隱式神經(jīng)場(chǎng)（NeRF），我們將Multiplane Images (MPI)擴(kuò)展成連續(xù)的深度平面。給定單個(gè)圖片作為輸入，MINE能在相機(jī)視錐中的任意深度，預(yù)測(cè)出一個(gè)四通道的圖像，四通道包括RGB顏色和空間密度。這種任意深度的四通道預(yù)測(cè)，實(shí)際上是對(duì)輸入圖片的視錐的三維重建，以及對(duì)被遮擋內(nèi)容的填充（inpainting）。被重建和填充的視錐能很容易的渲染出新視角下面的RGB圖片和深度圖，并且渲染過(guò)程是可導(dǎo)的。在RealEstate10K, KITTI和Flowers Light Fields數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，MINE在新視角合成的性能上大幅超越了當(dāng)前最前沿的方法。同時(shí)，在iBims-1和NYU-v2的實(shí)驗(yàn)表明，我們?cè)跊](méi)有使用真值深度做監(jiān)督訓(xùn)練的情況下，獲得了和前沿方法接近的深度估計(jì)性能。

代碼開(kāi)源地址：

https://vincentfung13.github.io/projects/mine/

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2103.14910

嘉賓介紹：

黎嘉信現(xiàn)為高仙機(jī)器人深度學(xué)習(xí)總監(jiān)、新加坡研發(fā)中心總監(jiān)，2014年清華大學(xué)本科畢業(yè)，2018年新加坡國(guó)立大學(xué)博士畢業(yè)，師從陳本美教授和Lee Gim Hee教授。此前歷任Motional感知科學(xué)家和夜間駕駛負(fù)責(zé)人、字節(jié)跳動(dòng)AI Lab視覺(jué)科學(xué)家。以第一作者發(fā)表多篇計(jì)算機(jī)視覺(jué)/機(jī)器人頂級(jí)會(huì)議論文，包括CVPR 2018/2021、ICCV 2019/2021、ICRA 2019、IROS 2017等。

個(gè)人主頁(yè)：

https://github.com/lijx10

04?更多圓桌討論嘉賓

Gim Hee Lee

新加坡國(guó)立大學(xué)助理教授

I am currently an Assistant Professor at the Department of Computer Science at the National University of Singapore (NUS), where I head the Computer Vision and Robotic Perception (CVRP) Laboratory. I am also affiliated with the NUS Graduate School for Integrative Sciences and Engineering (NGS), and the NUS Institute of Data Science (IDS). I was a researcher at Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge Massachusetts, USA from June 2014 to July 2015. Prior to MERL, I did my PhD in Computer Science at ETH Zurich from January 2009 to March 2014 under the supervision of Prof. Marc Pollefeys. I received my B.Eng with first class honors and M.Eng degrees from the Department of Mechanical Engineering at NUS in June 2005 and February 2008, respectively. I worked at DSO National Laboratories in Singapore as a Member of Technical Staff from August 2007 to December 2008. I have served or will serve as an Area Chair for BMVC 2020, 3DV 2020, CVPR 2021, ICCV 2021, BMVC 2021 and WACV 2022, and will be part of the organizing committee as the Exhibition/Demo Chair for CVPR 2023.

個(gè)人主頁(yè)：www.comp.nus.edu.sg/~leegh

史雪松

高仙機(jī)器人SLAM算法總監(jiān)

史雪松，復(fù)旦大學(xué)電子工程系博士，高仙機(jī)器人SLAM算法總監(jiān)，曾任英特爾研究院主任研究員，長(zhǎng)期從事機(jī)器人系統(tǒng)和算法研究，主要研究方向?yàn)槿S視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)和異構(gòu)計(jì)算。史雪松博士為英特爾自主移動(dòng)機(jī)器人軟件包的主要算法貢獻(xiàn)者，OpenLORIS系列數(shù)據(jù)集作者，IROS 2019 Lifelong Robotic Vision Challenge競(jìng)賽主席，曾于信號(hào)處理、機(jī)器人學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議與期刊發(fā)表十多篇論文，擁有十多項(xiàng)機(jī)器人和人工智能方向的國(guó)際專(zhuān)利申請(qǐng)，擔(dān)任中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)智能機(jī)器人專(zhuān)業(yè)組常務(wù)委員。

趙昊

英特爾中國(guó)研究院研究員

趙昊，本科和博士就讀于清華大學(xué)電子工程系，北京大學(xué)智能科學(xué)系博士后，英特爾中國(guó)研究院研究員，清華最大的科創(chuàng)社團(tuán)“天空工場(chǎng)”的創(chuàng)始人之一。趙昊博士的主要研究興趣是三維場(chǎng)景理解，SLAM和認(rèn)知計(jì)算，在CVPR，ICCV，ECCV，IJCV，CVIU，T-MM，IROS等刊物發(fā)表10余篇文章。在學(xué)術(shù)研究之外，趙昊博士對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)，嵌入式開(kāi)發(fā)，人機(jī)交互等機(jī)器人相關(guān)領(lǐng)域有著豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。趙昊博士曾作為英特爾中國(guó)的青年科學(xué)家代表參加各類(lèi)行業(yè)峰會(huì)和品牌活動(dòng)。

個(gè)人主頁(yè)：

sites.google.com/view/fromandto?

記 得 報(bào) 名

1. 添加工作人員小將微信（微信號(hào)：thexiaojiang）并備注“活動(dòng)-姓名-title”，title可以是“公司-職位”或者“高校-專(zhuān)業(yè)”。

2. 通過(guò)審核后，小將會(huì)將你拉入活動(dòng)群。

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