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場景中的結構先驗，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視覺存在的結構先驗，強調其在處理復雜場景中的重要性,。通過結合最新的機器學習技術,，提出了一系列新穎的方法從有限的標注數據中學習和建模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，基于可學習結構先驗的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,。

信息科學技術學院

2024年4月29日