报告题目：基于重建的三维室内场景感知
报 告 人：韩晓光 助理教授 香港中文大学（深圳）
报告时间：2021年11月30日 20:45-21:30
报告地点：腾讯会议ID：947 501 809
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校内联系人：伍铁如wutr@jlu.edu.cn
报告摘要：基于室内场景的三维感知与理解有着广泛的应用场景，而主流的方法均只关注基于图像或者点云输入的检测分割等理解模式。本报告将介绍一种新的模式，即基于重建的理解。具体来讲，我们通过尝试发现重建与理解的联合优化学习可以在将重建做好的同时大大帮助场景的理解。本报告基于的两篇主要工作为CVPR2020的Total3DUnderstanding 以及 CVPR2021 的RfD-Net。
报告人简介：韩晓光博士，现任香港中文大学(深圳)助理教授，校长青年学者，2009年本科于南京航空航天大学毕业，2011年获得浙江大学应用数学系硕士学位，2011年至2013年于香港城市大学创意媒体学院任研究助理，之后于2017年获得香港大学计算机科学专业博士学位。其研究方向包括计算机视觉和计算机图形学等，在该方向著名国际期刊和会议发表论文50余篇，包括顶级会议和期刊SIGGRAPH(Asia),CVPR,ICCV,ECCV,NeurIPS,ACM TOG,IEEE TPAMI等。他的工作DeepFashion3D曾获得CCF图形开源数据集奖，计算机图形学顶级会议Siggraph Asia 2013新兴技术最佳演示奖，2019年和2020年连续两年计算机视觉顶级会议CVPR最佳论文列表（入选率分别为0.8%和0.4%），入选2021腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划，IEEE VR 2021 最佳论文荣誉提名，他的团队于2018年11月获得IEEE ICDM 全球气象挑战赛冠军（参赛队伍1700多）。
更多细节详见https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/hanxiaoguang/。
