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英伟达的VoxFormer太强了！

英伟达的VoxFormer太强了！

10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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