专栏名称: 机器学习研究会

机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。除了及时分享领域资讯外，协会还会举办各种业界巨头/学术神牛讲座、学术大牛沙龙分享会、real data 创新竞赛等活动。

【报名】MIT在读博士生吴佳俊：生成和识别三维物体

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-02-13 18:54

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摘要

转自：将门创投

活动信息

主题：生成和识别三维物体

时间：2月15日（周三）晚9:00

报名方式：点击“阅读原文”

嘉宾介绍

吴佳俊

MIT EECS系三年级博士生，师从Bill Freeman教授和Josh Tenenbaum教授。在此之前，他于2014年在清华大学获得学士学位，导师是屠卓文教授。

他曾在微软、Facebook和百度的研究实验室实习，研究兴趣在于计算机视觉，机器学习，和计算认知科学的交叉。

了解他更多的科研工作，欢迎访问他的个人主页>>

https://jiajunwu.com

分享提纲

这次分享中，我将主要介绍我们近期将深度学习用于三维物体建模的相关工作。这主要包括两个部分：如何生成三维物体，如何用生成式模型从图片中识别三维物体。

生成三维物体时，我们希望得到的物体有丰富的细节，又有形态上的变化。我们通过将生成式对抗网络拓展到三维空间（3D-GAN），得到了比之前生成模型更好的效果。我们同时探索了如何将其用于三维物体分类等任务。

从图片中识别三维物体，常见的问题是难以获得大量有三维标注的数据。相对而言，二维平面上的关键点的标注比较容易得到。我们因而研究怎样用二维标注帮助我们训练三维识别模型。我们提出三维到二维的投影层，使得我们能够端到端地训练深度识别模型。

这些主要基于我们在ECCV'16和NIPS'16的工作。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzc2NDAxOQ==&mid=2650361140&idx=2&sn=c361469acff237c8e7ed1133d601b33d&chksm=839079e8b4e7f0fe135568e46d9ad81d27ce393c193fe8bb2fc8f4a0ab6d96aa9a109ee72ed1&mpshare=1&scene=1&srcid=0213gLkf3IQKvyYspB65jDTZ&pass_ticket=HgAssQ7FbPxKwrnVZT6BkaXztv6wem74kG5fSADbJyo%3D#rd

“完整内容”请点击【阅读原文】

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