「AI新(xin)(xin)青年講座」將邀請世界(jie)頂(ding)尖AI研究(jiu)(jiu)機構和大學的科(ke)研新(xin)(xin)青年，主講他們(men)在計算機視覺、機器學習等人(ren)工智能領域的最新(xin)(xin)重(zhong)要研究(jiu)(jiu)成果(guo)。
AI新(xin)(xin)青年是加速(su)人工智能前(qian)沿(yan)研究的(de)新(xin)(xin)生(sheng)力量。AI新(xin)(xin)青年的(de)視頻講解和(he)直播答疑(yi)，將可以(yi)幫助大家(jia)增(zeng)進(jin)對人工智能前(qian)沿(yan)研究的(de)理解，相應領域的(de)專業知(zhi)識(shi)也(ye)能夠得(de)以(yi)積累加深。同時，通過(guo)與AI新(xin)(xin)青年的(de)直接交(jiao)流，大家(jia)在AI學習和(he)應用AI的(de)過(guo)程中(zhong)遇(yu)到的(de)問題，也(ye)能夠盡快(kuai)解決。
有興(xing)趣分(fen)享學術成果(guo)的朋友，可以與智東西公(gong)開課教(jiao)研團隊進(jin)行郵(you)件（class@sanyasheying.cn）聯(lian)系(xi)。
無監督單目深度估計算法僅使用無需標(biao)注(zhu)的(de)單目視頻作為(wei)訓練(lian)數據就能在測試時提供較為(wei)準確的(de)場景(jing)深度信息(xi)，因(yin)此這類(lei)算法自提出以來就廣泛受到學術界和工業界的(de)關注(zhu)。然(ran)而目前(qian)大(da)部(bu)分方法僅在自動駕駛場景(jing)（開車視頻上）證明了良好的(de)性能，將其用于室內VR/AR場景(jing)則表現一(yi)般或(huo)可能失敗。
雖然低紋理等因素會使得算法更難(nan)在(zai)(zai)室內場景(jing)訓(xun)練(lian)(lian)，但是(shi)(shi)牛津大學博(bo)士后研究(jiu)員邊(bian)佳(jia)旺(wang)等人認為(wei)復雜的(de)相機(ji)運(yun)(yun)(yun)動才是(shi)(shi)更關鍵的(de)原因。比如，在(zai)(zai)自(zi)動駕駛場景(jing)中(zhong)相機(ji)一般被固定(ding)在(zai)(zai)車上穩(wen)定(ding)前行(xing)，而在(zai)(zai)室內VR/AR場景(jing)中(zhong)相機(ji)會隨著人（或(huo)手）無規律運(yun)(yun)(yun)動。基于這一假(jia)設，邊(bian)佳(jia)旺(wang)博(bo)士首先對(dui)相機(ji)運(yun)(yun)(yun)動與深(shen)(shen)度估計的(de)聯(lian)系作出理論分析，然后提(ti)出數(shu)據預(yu)處(chu)理的(de)方法進(jin)行(xing)實驗驗證，最后提(ti)出自(zi)校(xiao)準網絡實現可以端到(dao)端訓(xun)練(lian)(lian)的(de)無監督深(shen)(shen)度估計算法SC-Depth。
基于自校準(zhun)網絡（ARN）來解決復雜(za)的相機旋轉問題，并(bing)將其嵌入(ru)到深度估計(ji)訓(xun)練(lian)(lian)框架(jia)SSC-Depth中實現(xian)端到端訓(xun)練(lian)(lian)。最終SC-DepthV2在NYUv2、Make3D、Scannet等多個(ge)數據集上大(da)幅超過現(xian)有算法。
7月6日(ri)晚7點，「AI新青年講(jiang)座」第(di)134講(jiang)，牛津大學博士(shi)后研究員邊(bian)佳旺博士(shi)將主講(jiang)《室內單(dan)目深度(du)估計中的(de)復雜相機位(wei)姿》。
講者
邊(bian)佳旺，牛津大(da)學博士(shi)(shi)后研(yan)究(jiu)員，博士(shi)(shi)就讀于澳大(da)利亞阿德(de)萊德(de)大(da)學，導(dao)師為Ian Reid和沈(shen)春華教授。本科畢業于南(nan)開(kai)大(da)學，在程(cheng)明(ming)明(ming)教授課(ke)題組研(yan)究(jiu)學習(xi)。主(zhu)要研(yan)究(jiu)三維(wei)計算機(ji)視覺方面難題，具體研(yan)究(jiu)方向包括(kuo)圖(tu)像(xiang)特(te)征匹(pi)配，視覺SLAM，三維(wei)重建，單目深度(du)估(gu)計，和無(wu)/自監督學習(xi)等，在CVPR、NeurIPS、IJCV、TPAMI等國際頂級會(hui)議和期刊上發表(biao)十余篇(pian)高質量文(wen)章(zhang)。
主題
《室內單目深度(du)估計(ji)中(zhong)的復雜相機位姿(zi)》
提綱
1、無監督單目深度估計算法解析
2、相機運動與深度估計的關系
3、解決室內復雜相機運動(dong)的自校(xiao)準估計算(suan)法SC-DepthV2
課程信息
直播時間：7月6日19:00
直播地點：智東西公開課知識店(dian)鋪(pu)
論文成果
SC-DepthV2：《Auto-Rectify Network for Unsupervised IndoorDepth Estimation》
論文鏈接(jie)：//arxiv.org/abs/2006.02708
開源地址：//github.com/JiawangBian/sc_depth_pl
