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学术报告——基于视觉的深度估计与定位

作者:日期:2023-03-26 22:48浏览数:

    2023年3月26日上午10:30于工科楼北楼举办了以《基于视觉的深度估计与定位》为题的学术报告。本次报告由胡凯教授主持,主讲嘉宾邀请到的是华中科技大学的杨欣教授。

   杨欣教授是华中科技大学电信学院教授、博士生导师,国家优青获得者,主要从事计算机视觉和医学影像分析领域研究工作。她已在国际权威期刊及学术会议上发表学术论文90余篇,授权美国/中国发明专利20余项,并获得了多项荣誉,如中国图象图形学会石青云女科学家奖等。此外,她还担任SCI期刊IEEE-TMI及Multimedia System编委及ACM MM2018和MICCAI2019-2021领域主席,现任IEEE Bio Imaging Signal Processing (BISP)Technical Committee (TC)技术委员会委员、CSIG青工委副秘书长、CCF多媒体专委会副秘书长等职务。

   报告中,杨欣教授首先介绍了深度估计方向的研究现状和研究目标,随后讲解了他们在深度估计方向上的一系列研究工作。其中,杨欣教授团队开发了一种基于Attention Concatenation Volume (ACV)和Iterative Geometry Encoding Volume (IGEV)的双目/多目立体匹配方法,该方法通过结合局部几何特征和全局语义特征,能够有效降低代价体聚合或多层级循环更新模块计算开销,提高聚合/更新效率,并在KITTI排行榜上排名第一;此外,杨欣教授还介绍了一种基于视觉的深度与运动联合估计方法,通过结合光流估计和单视角深度估计网络的互补特征,能够有效提升两项任务的精度和效率;同时,利用光流、深度及相机位姿估计三者特征间的相互约束,能提升无监督深度、光流及位姿联合估计精度。最后,杨欣教授介绍了其近期在多传感器里程计方面的研究进展。他们提出并开源了一种基于视觉和雷达融合的里程计DSV-LOAM,该方法在KITTI Odomety等多个数据集上获得了最先进的精度。


   杨欣教授的这些研究成果不仅提升了自动驾驶、增强现实、三维重建等多项任务的效率和精度,而且对于未来实现更加智能化的自动驾驶等应用具有重要的意义。本次报告内容丰富、实用性强,不仅给了我们很多启示和参考,也为我们提供了更加深入了解这一领域最新进展的机会。


 

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