韓曉光博士團(tuán)隊(duì)論文被IEEE計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議錄取
會(huì)議簡(jiǎn)介
CVPR是由美國(guó)電氣及電子工程師學(xué)會(huì)（IEEE）組織的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最權(quán)威的國(guó)際會(huì)議之一，每年一屆，與ICCV（計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)際會(huì)議）和ECCV（歐洲計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議）并列為計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域最頂級(jí)的三大國(guó)際會(huì)議。國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域普遍認(rèn)為，CVPR/ICCV/ECCV三大會(huì)議代表了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的旗艦和風(fēng)向標(biāo)，而其Oral? Paper（口頭論文）則基本代表當(dāng)年度計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的最高水準(zhǔn)。
2019年，CVPR共收到有效投稿論文5160篇，最終會(huì)議論文的錄用率為25.2%，而大會(huì)口頭報(bào)告（Oral）論文的錄用率僅為5.6%。
論文簡(jiǎn)介
第一篇論文題為“A Skeleton-bridged Deep Learning Approach for Generating Meshes of Complex Topologies from Single RGB Images”，?為我校與華南理工大學(xué)和微軟亞洲研究院合作共同完成，第一作者為我校暑期訪(fǎng)問(wèn)學(xué)生唐佳鵬，韓曉光博士為共同第一作者。
該工作提出了一種全新的基于骨架表達(dá)的三維幾何深度學(xué)習(xí)算法，非常有效地解決了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題—從單視角圖像中重建完整的三維物體。尤其是對(duì)于具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的物體，本文的算法較已有算法效果尤其顯著。本工作受到會(huì)議評(píng)審者的一致好評(píng)，三位評(píng)審者均給出了強(qiáng)烈接受（Strong Accept）的意見(jiàn)。
論文詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)見(jiàn)https://arxiv.org/pdf/1903.04704.pdf
第二篇論文 “Deep Reinforcement Learning of Volume-guided Progressive View Inpainting for 3D Point Scene Completion from a Single Depth Image”?為我校與深圳市大數(shù)據(jù)研究院、大連理工大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)以及阿里巴巴集團(tuán)共同完成。韓曉光博士為第一作者，我校其他主要參與作者包括訪(fǎng)問(wèn)學(xué)生張肇軒、杜冬、理工學(xué)院大四本科學(xué)生楊明岱以及理工學(xué)院崔曙光教授。
該工作針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中另一挑戰(zhàn)性難題—基于單視角深度圖恢復(fù)完整三維場(chǎng)景，提出了一種基于三維與二維卷積神經(jīng)網(wǎng)路協(xié)同學(xué)習(xí)的多視角補(bǔ)全技術(shù)，并首次將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于引入該問(wèn)題的求解過(guò)程。本文的方法在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上獲得了世界領(lǐng)先水平。本工作受阿里巴巴創(chuàng)新研究計(jì)劃資助。
論文詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)見(jiàn)https://arxiv.org/pdf/1903.04019.pdf
作者簡(jiǎn)介
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韓曉光
韓曉光博士，現(xiàn)任香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院研究助理教授。他在2017年9月獲得香港大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位。在此之前，他于2009年本科畢業(yè)于南京航空航天大學(xué)數(shù)學(xué)系，于2011年在浙江大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)獲得碩士學(xué)位，并于2011年至2013年間在香港城市大學(xué)擔(dān)任研究助理。韓博士于2017年9月加入香港中文大學(xué)（深圳）和深圳市大數(shù)據(jù)研究院，從事計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的教學(xué)科研工作。他的主要研究方向包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，人機(jī)交互以及醫(yī)學(xué)圖像處理。
