報告人：朱宏遠 研究員

報告時間：5月10日（周五）上午10:00 ─ 11:00

報告地點：西山校區(qū) 四海樓-602

報告摘要：探討如何利用3D場景中的結(jié)構(gòu)先驗,，以促進基于弱監(jiān)督、少樣本監(jiān)督和set-to-set學習的3D場景感知和推理,。首先回顧存在于3D視覺存在的結(jié)構(gòu)先驗,，強調(diào)其在處理復雜場景中的重要性。通過結(jié)合最新的機器學習技術(shù),，提出了一系列新穎的方法從有限的標注數(shù)據(jù)中學習和建模3D先驗,，從而實現(xiàn)對復雜3D環(huán)境的高效解釋和推理。研究表明,，基于可學習結(jié)構(gòu)先驗的3D視覺感知和推理為處理復雜的3D環(huán)境提供了一種強大而靈活的視角,，為開發(fā)更先進的3D視覺應用開拓思路。

報告人簡介：朱宏遠博士是新加坡科學技術(shù)研究局信息通信研究所的高級科學家和項目負責人,。2015年在IEEE Fellow蔡建飛教授和Nadia Thalmann教授的指導下于南洋理工大學獲得博士學位,。朱博士在新科研領(lǐng)導先進感知與推理實驗室，研究超大規(guī)模多模態(tài)機器學習,、檢索和推理,，其研究成果先后應用于制造、網(wǎng)絡安全等,。2023年,，被斯坦福大學選為前2%的科學家，并在2022年獲得了ASTAR職業(yè)獎,。其帶領(lǐng)團隊贏得ICCV2023 Scene2Cap挑戰(zhàn)的第一名,，EPIC-Kitchen 2022文本視頻檢索第三名，在2021年是唯一在KUKA創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽中獲得第一名決賽入圍獎的亞洲團隊,。自2020年以來擔任《Visual Computer》副主編,，ACM MM Asia 2022的區(qū)域主席，IJCAI 2021的高級程序委員會成員,，以及2018年IET圖像處理的客座編輯,。目前，已發(fā)表了大約90篇頂級期刊和會議論文,，谷歌引用達到3600次,。

信息科學技術(shù)學院

2024年4月29日