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英伟达的VoxFormer太强了!

英伟达的VoxFormer太强了!

11月前
近年,特斯拉AI研发热火朝天,从BEV到Occupancy Network,深耕自动驾驶和机器人领域,掀起了感知算法的范式革命,也激发了工业和学术界,不断推进相关研究迭代,在CVPR 2023中表现亮眼,不仅最佳论文有所涉及同时,英伟达提出的新方法VoxFormer因极大提升了机器对场景的理解和认知,获得了广泛关注和收录。
VoxFormer作为占用网络新方法,是一种基于Transformer的语义场景补全框架,它能够仅从2D图像中输出完整的3D体积语义,大幅优化自动驾驶的感知结果,为了让大家快速了解掌握最新成果, 研梦非凡 特请来了该领域的科研大牛,量身定制了直播课并深度解析,带你从0到1弄懂VoxFormer
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▎直播课主题
《AI前沿论文解析系列—自动驾驶感知算法VoxFormer》
▎直播课时间

1月23日、24日(周二、三),连播两天!

▎直播课内容

自动驾驶感知算法:Occupancy Network(占用网络)

 Task definition(定义)
 Benchmark & Dataset(数据集分析对比)
 发展历程(MonoScene-TPVFormer-VoxFormer-OccDepth-OpenOccupancy-SurrondOcc

VoxFormer深度解析

 Highlight分析

 双阶段设计

体素查询(Voxel queries)、掩码标记(Mask token)

一阶段:从深度估计的稀疏可见和占用体素查询开始,包括预测深度值和深度校正

二阶段:生成语义体素,采用了类似MAE(均方误差)的架构

 Experiments分析

▎导师简介

 Shawn导师 

 国内TOP3博士,研究领域为计算机视觉中的语义分割、自动驾驶三维感知、遥感图像处理、持续学习等。

■ 在业内著名研究院、业内大厂做过研究员,拥有丰富的工业界经历

■ 以第一作者一区或A类trans期刊发表论文4篇,发表CCF-A/B论文10余篇,担任过CVPR、ECCV、AAAI、IJCAI等会议和期刊审稿人,发表专利和软件著作权6部。

▎适合人群

CV或自动驾驶领域研究者(本硕博等);CV或自动驾驶相关从业者;对于CV或自动驾驶感兴趣,或有意向转行的小伙伴。
▎报名方式

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不仅限于机器学习、深度学习、CV、NLP等人工智能方向的同学,还包括本硕博毕业、升学、评职称所需的SCI各区位期刊、CCF各类会议、EI期刊/会议等1V1论文定制化指导(不代写!)。具体介绍如图▼
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▎公司介绍

 研梦非凡 隶属于苏州研途教育科技有限公司,研途深耕考研辅导行业13年,具备丰富行业从业经验和教学资源,拥有科学系统的专业院校分析与规划服务,专业师资团队也深受学生信赖和喜爱。2023年苏州研途教育获批工业和信息化人才培养工程培训基地(工业和信息化部直批)。

▎导师团队

研梦拥有一支实力强大的高学历导师团队,在计算机科学、机器学习、深度学习等领域,积累了丰富的科研经历,研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上,在指导学员的过程中,全程秉持初心,坚持手把手个性化带教。

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来源:CVer

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