学习邻域结构的三维mesh卷积

活动介绍

上海白玉兰开源开放研究院发起的“青年学者论坛”，意在为国内外大数据及人工智能领域的优秀青年学者，搭建一个非正式交流平台。我们诚邀发表在国际顶会的论文作者，以第一视角介绍其学术观点、研究细节、成果展现、相关领域前沿方向等话题，促进观点碰撞及交流合作。

此次是“青年学者论坛”第四期活动，青年学者论坛讲师及志愿者持续招募中。
如有意愿，请与我们联系，欢迎广大同学们积极参与。
Email：chengh@baiyulan.org.cn （邮件主题：青年学者论坛）
微信：chhao01 （验证消息：青年学者论坛）

活动安排

• 摘要

  mesh是一种常见的三维形状格式，mesh的表征学习在计算机三维视觉和图形学有着广泛的应用。众所周知，CNN已经在结构化数据（比如图像，语音等）取得了巨大的成功。然而，不同于结构化数据，mesh是一种图结构，每个顶点的邻域点个数是变化的，CNN无法直接应用在mesh这种数据上。
  我们提出了一种自适应邻域结构的卷积，根据每个顶点的邻域结构自适应地学习一个权值矩阵对邻域点进行重采样，使得每个顶点的临域点遵从一个统一的隐式顺序，从而可以利用CNN卷积操作实现mesh的表征学习。
  实验表明，我们的方法不管是在时间效率上还是重建精度上极大地超越了之前的方法。

相关论文

• Zhongpai Gao, Junchi Yan, Guangtao Zhai, Juyong Zhang, Yiyan Yang, and Xiaokang Yang.“Learning local neighboring structure for robust 3d shape representation.” In AAAI, 2021

讲师介绍

高忠派，现为上海交通大学人工智能研究院博士后，2018年博士毕业于上海交通大学电子工程系。研究方向包含计算机三维视觉、三维显示等。博士期间访问哈佛医学院，从事基于三维显示晕动症的问题。在ACM MM, AAAI, TMM, TCyb, Display, DSP等会议和期刊上发表论文数十篇。获得DynaVis@CVPR 2020动态场景重建研讨会的最佳论文奖。博士后期间入选国家博士后创新人才支持计划，上海市超级博士后激励计划，获得国家自然科学青年基金项目资助。

评议人

王韫博，上海交通大学人工智能研究院助理教授，2020年博士毕业于清华大学，获中国计算机学会、清华大学优秀博士学位论文奖。研究方向包含自监督学习、预测学习、循环神经网络、视觉决策等。博士期间访问麻省理工学院，从事基于模型的强化学习与序列决策的研究。近五年在NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、IJCAI等会议和期刊上发表论文十余篇。

关于活动

主办方
上海白玉兰开源开放研究院（简称：白玉兰开源），是在⼯信部信发司、上海市经信委的指导下，依托上海交通⼤学⼈⼯智能研究院，由梅宏院⼠担任⾸席科学家的产业研究院。2020.07.11在世界人工智能大会上，由浦东新区区委书记翁祖亮，上海交通大学党委书记杨振斌揭牌成立，定位⾮盈利的创新平台机构。成立初衷的发展目标是，推进⼈⼯智能软件框架研发与开源，与国内外知名开源社区互联互通，汇聚国内外开发者智慧，特别是国际知名开源开发者与科学家，以开源社区平台为牵引，以提升先进算法和模型的可复现性为⽬标，推动⼈⼯智能领域开源软件的国际规则互认，在重点领域形成“算⼒、算法、数据、场景、合规”⼀体化的⼈⼯智能社区，建设国际⼈⼯智能开发⽣态⽹络的关键节点。

• 协办方：上海交通大学人工智能研究院
• 直播平台：示说(https://slidestalk.com)
• 合作社区：示说网