Deep Learning approaches meet 3D data

Інтерв'ю з доповідачем

Під час цієї доповіді я розкажу про те, як 3d-дані можна обробляти за допомогою моделей глибокого навчання. Основна увага приділиться Point Clouds.

План доповiдi:

  1. Що таке 3D-дані та їх представлення
  2. Огляд бібліотек для візуалізації та обробки
  3. Як збирати. Зберігати. Калібрувати
  4. Поточний стан технології обробки point cloud за допомогою моделей глибинного навчання.
  • проблема класифікації. Моделі для використання.
  • проблема сегментації. Моделі для використання.
  • datasets. Втрати та розпорядок навчання.
  1. Point clouds відповідності
  • спектральні методи генерації відповідностей
  1. Обмеження.
Іван Сагумбаєв
Ciklum
  • Middle Research Engineer в компанії Ciklum
  • Спеціалізується на задачах Computer Vision з використанням методів Deep Learning
  • За останні три роки працював в декількох областях комп’ютерного зору: Класифікація, Генерація зображень, Детекція об’єктів та Аналіз Геометричних форм
Увійти
Або поштою
Увійти
Або поштою
Реєстрація через e-mail
Реєстрація через e-mail
Забули пароль?