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极市直播丨朱思语:基于深度学习的视觉稠密建图和定位
技术直播

| 极市线上分享  第83期 |

随着深度学习的快速发展,视觉稠密建图和定位技术从传统的基于手工特征点的检测、匹配加之数值优化,发展到现在的基于深度神经网络的特征检测、匹配和学习优化(Learning to Optimize),近些年涌现出了很多新的方法。

在这次分享中,我们邀请到了阿里云人工智能实验室算法团队负责人朱思语,分享他们最新的基于深度神经网络的密集特征匹配、不依赖场景的视觉定位以及基于深度递归优化器的运动恢复结构(Structure from Motion)等工作。最后会对基于视觉的建图和定位技术未来发展的趋势做简要总结。

01 直播信息

主题基于深度学习的视觉稠密建图和定位

02 嘉宾介绍

朱思语

阿里云人工智能实验室算法团队负责人,主要负责空间数字化以及新零售行业线的算法研发团队。朱思语博士在ICCV、CVPR、ECCV、PAMI等计算机视觉国际学术会议和期刊上发表30多篇论文。朱思语于2012年获得浙江大学计算机科学学士学位,2017年获得了香港科技大学计算机科学与工程博士学位。

03 关于分享

分享大纲

第一部分:视觉建图和定位技术概述:

  • 传统的和基于深度神经网络的视觉建图技术回顾
  • 传统的和基于深度神经网络的视觉定位技术回顾
  • 视觉建图和定位技术当前的挑战

第二部分:基于深度学习的稠密建图:

  • 基于深度神经网络的稠密特征点匹配
  • 基于学习优化(Learning to Optimize)的稠密建图

第三部分:基于深度学习的视觉定位:

  • 基于深度神经网络且无场景依赖的稠密视觉定位

第四部分:视觉建图和定位技术展望

  • 趋势#1:利用深度神经网络的特征进一步解决手动特征的局限性
  • 趋势#2:利用学习优化(Learning to Optimize)替代传统数值优化
  • 趋势#3:利用深度神经网络的预测能力提升建图和定位的精度和鲁棒性

➤论文

1.Learning Camera Localization via Dense Scene Matching

论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.14545

2.End-to-End Learning Local Multi-view Descriptors for 3D Point Clouds

论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.05855

3.Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching

论文地址:https://arxiv.org/abs/1912.06378

4.Stereo Matching by Self-supervision of Multiscopic Vision

论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.04170

5.AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14846

6.Compact 3D Map-Based Monocular Localization Using Semantic Edge Alignment

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14826

7.DRO: Deep Recurrent Optimizer for Structure-from-Motion

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.13201

04 直播回放

https://www.bilibili.com/video/BV1T64y1C7Yf/

PPT下载:https://pan.baidu.com/s/1bIPZ0pruTVi1vMNxiqsOQQ
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