CVPR与ICCV 3D点云深度学习论文详解

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本文转载自：中国图象图形学报

图片来源网络

深度学习在图像识别中成效显著，然而如何进行拓展以识别不规则的3D点云，仍然是一个开放性的问题。

近两年3D点云识别发展迅速，研究方法上，从对称函数聚合到局部模式挖掘，再到几何图建模以及卷积核设计，该领域呈现百家争鸣的状态。

图图带来中科院自动化所刘永成博士的报告：《深度学习在点云识别中的应用》，报告对领域研究现状进行综述并介绍了其研究团队的一些探索性成果：

• Relation-Shape CNN(CVPR 2019)

• DensePoint(ICCV 2019)

报告内容

 刘永成

作者简介

中科院自动化所在读博士，导师为潘春洪研究员。研究兴趣包括3D点云处理、图像分割、多标签图像分类等。

目前已在CVPR、ICCV、ACM MM等国际会议发表学术论文5篇，其中2篇入选Oral，1篇提名CVPR 2019 Best Paper。

E-mail: yongcheng.liu@nlpr.ia.ac.cn

个人主页: https://yochengliu.github.io/

作者发表论文

Yongcheng Liu, Bin Fan, Shiming Xiang, and Chunhong Pan. Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis. CVPR (Oral & Best paper finalist), pp. 8895-8904, 2019.

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Yongcheng Liu, Bin Fan, Gaofeng Meng, Jiwen Lu, Shiming Xiang, and Chunhong Pan. DensePoint: Learning Densely Contextual Representation for Efficient Point Cloud Processing. ICCV, pp. 5239-5248, 2019.

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Yongcheng Liu, Lu Sheng, Jing Shao, Junjie Yan, Shiming Xiang, and Chunhong Pan. Multi-Label Image Classification via Knowledge Distillation from Weakly-Supervised Detection. ACM MM, pp. 700-708, 2018.

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Yongcheng Liu, Bin Fan, Lingfeng Wang, Jun Bai, Shiming Xiang, Chunhong Pan. Semantic Labeling in Very High Resolution Images via A Self-Cascaded Convolutional Neural Network. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 145, pp. 78-95, 2018.

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Jianbo Liu, Yongcheng Liu, Ying Wang, Véronique Prinet, Shiming Xiang, and Chunhong Pan. Decoupled Representation Learning for Skeleton-Based Gesture Recognition. CVPR (to appear), pp. 1-10, 2020.

学报相关论文

苏本跃, 储小玉, 盛敏.2019. 同态滤波下RGB-D点云配准方法. 中国图象图形学报, 24(11): 1985-1997

http://www.cjig.cn/html/jig/2019/11/20191113.htm

文威威, 文贡坚, 回丙伟, 陈鼎新.2019. 结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建. 中国图象图形学报, 24(2): 248-257

http://www.cjig.cn/html/jig/2019/2/20190209.htm

孙士杰, 宋焕生, 张朝阳, 张文涛, 王璇. 2018.点云下地平面检测的RGB-D相机外参自动标定. 中国图象图形学报, 23(6): 866-873

http://www.cjig.cn/html/jig/2018/6/20180609.htm

吴霄, 陈聪梅, 王加俊.2018. 使用霍夫变换的3维点云拼合算法. 中国图象图形学报, 23(4): 478-489

http://www.cjig.cn/html/jig/2018/4/20180402.htm

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