題  目：面向三維數據的點卷積神經網絡PointCNN

内容簡介：近年來，基于圖片的視覺任務取得了突破性進展，極大提高了計算機理解現實世界的能力。可以預見，結合三維數據，視覺系統能夠更有效地理解現實世界，進而更準确地交互和操作。深度學習是近年來圖片理解取得突破性進展的核心技術，也被認為有巨大的潛力适用于處理三維數據。然而，三維數據具有非常不同于圖片數據的結構特征，将适用于處理圖片數據的深度神經網絡拓展并用于處理三維數據的嘗試并不成功。本報告将回顧近年來三維深度學習方面的進展，并重點介紹我們提出的在多項标準數據集和任務上刷新世界紀錄的點卷積神經網絡PointCNN。

報告人：山東大學   李揚彥   教授

報告人簡介：2013年，獲得中國科學院大學博士學位，之後先後赴美國斯坦福大學和以色列特拉維夫大學從事博士後研究工作，2016年底入選山東大學“齊魯青年學者”特聘教授。研究方向為計算機圖形學和計算機視覺，主要研究基于點雲以及圖片的三維視覺問題，研究成果發表于ACM SIGGRAPH（Asia）、IEEE ICCV和IEEE NIPS等計算機圖形學和計算機圖形學相關領域的頂級國際會議，受到學術界和工業界的廣泛關注。

時  間：2018年5月28日（周一）下午15：30始

地  點：南海樓224室

熱烈歡迎廣大師生參加!

太阳集团1088vip/網絡空間安全學院

2018年5月24日