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Talk預(yù)告 | CMU在讀博士生辛?xí)? Non-line-of-sight (NLOS) Imaging

2020-05-27 14:59 作者:TechBeat人工智能社區(qū)  | 我要投稿

本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)209線上Talk,也是AI青年科學(xué)家聯(lián)盟·梧桐匯「A 班計劃」成員系列分享第·6·期。


北京時間5月28日(周四)晚8點卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所在讀博士生辛?xí)?/strong>的talk將準(zhǔn)時在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)上線!


她與大家分享的主題是“Non-line-of-sight (NLOS) Imaging”,屆時將介紹NLOS imaging的整體情況、現(xiàn)存挑戰(zhàn)難點;她還會詳細(xì)介紹其團(tuán)隊獲得CVPR 2019 Best Paper Award的工作——基于Fermat paths費(fèi)馬路徑的理論和算法,并展示利用此算法的NLOS重建實驗結(jié)果。


Talk·信息


主題:Non-line-of-sight (NLOS) Imaging

嘉賓:卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所在讀博士生 辛?xí)?/p>

時間:北京時間?5月28日 (周四) 20:00

地點:將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/


Talk·提綱

絕大多數(shù)CV算法都是在模仿人眼,比如說stereo vision, shape fromshading等等。既然是在模仿人眼,那么人眼能力的局限性同樣存在于上述的算法中。比如,其中一個限制就是想要恢復(fù)的場景或物體一定要直接可見。這種場景被稱為line-of-sight (LOS) imaging。


?現(xiàn)在想象我們構(gòu)建了一個新的imaging system不僅可以用來感知那些直接可見的物體,同時也能恢復(fù)那些本來不可見、被遮擋住的物體。舉個例子,我們可以站在走廊一頭,來感知走廊另一側(cè)的場景。這種設(shè)定被稱為non-line-of-sight (NLOS) imaging, 它是一種甚至能夠超越人眼的感知系統(tǒng)。


本次分享的主要內(nèi)容如下:

1. Non-line-of-sight(NLOS) imaging overview;

2. 為了實現(xiàn)highresolution的NLOS重建,利用time-of-flightsensors來捕捉所謂的transient measurements。這種不同于普通圖片的數(shù)據(jù)不僅能夠提供intensity信息,同時也提供了時間信息;

3. 詳細(xì)介紹團(tuán)隊在CVPR 2019的工作——基于Fermat paths費(fèi)馬路徑的理論和算法,并展示利用此算法的NLOS重建實驗結(jié)果;

4. 簡要介紹NLOS imaging現(xiàn)存的挑戰(zhàn)以及難點。


Talk·提問交流

方式 ①

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式 ②


在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動!留下你的打call??和問題??,和更多小伙伴們共同討論,說不定就被講者直接翻牌解答了呢!

Talk上線后,也期待你來積極【記筆記】,梳理自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容,為后面的小伙伴填坑指路??
當(dāng)然,你的每一次貢獻(xiàn),我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分,近期還會有驚喜獎勵哦!


Talk·觀看方式

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嘉賓介紹

辛?xí)?br/>
卡耐基梅隆大學(xué) 機(jī)器人研究所在讀博士生


辛?xí)崾强突仿〈髮W(xué)機(jī)器人研究所的在讀博士生,本科畢業(yè)于西安交通大學(xué),并在CMU ECE專業(yè)獲得了碩士學(xué)位。


她的研究方向是計算攝影、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域。在CVPR 2019的論文中,其團(tuán)隊提出了一種基于費(fèi)馬路徑的理論和算法用于重建被遮擋的物體。該論文獲得了CVPR 2019 best paper award。


關(guān)于A班計劃

“A班計劃”是由AI青年科學(xué)家聯(lián)盟·梧桐匯發(fā)起,旨在挖掘、培養(yǎng)AI學(xué)術(shù)研究人才和創(chuàng)業(yè)人才的精英計劃?!癆班計劃”聚焦于全球頂尖學(xué)府的人工智能方向博士生,在聯(lián)盟現(xiàn)有資源基礎(chǔ)上實現(xiàn)產(chǎn)、學(xué)、研、政深度整合,成為未來學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物的“加速器”。
A 班計劃在遴選之初,目標(biāo)即為全球范圍內(nèi)的優(yōu)秀博士生和初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人,而「硬性條件」包括年齡在 20-30 歲之間,世界頂級學(xué)術(shù)會議的認(rèn)可度,創(chuàng)業(yè)方向的科技含量等。首批15位成員在今年的世界人工智能大會上完成了集結(jié),他們均是來自全球頂尖學(xué)府的 PhD,平均年齡為 26 歲。
將門作為AI青年科學(xué)家聯(lián)盟·梧桐匯的副秘書處單位,未來,我們也會不斷邀請更多A班計劃的優(yōu)秀成員們來分享自己的新工作,敬請期待哦!

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