Talk | 北京大学博士生汪海洋：通向3D感知大模型的前置方案

本期为TechBeat人工智能社区第559期线上Talk。

北京时间12月28日(周四)20:00，北京大学博士生—汪海洋的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “通向3D感知大模型的前置方案”，介绍了他的团队在3D视觉大模型的前置方案上所做的研究。

Talk·信息

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主题：通向3D感知大模型的前置方案

嘉宾：北京大学博士生 汪海洋

时间：北京时间 12月28日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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大模型的兴起正在革新自然语言领域，也改变了人工智能其它领域科研范式。本次讲座主要提供一种3D视觉大模型的前置方案。首先设计针对点云的高效处理Transformer网络, 并进一步拓展到多模态3D领域。这是第一次针对3D感知的多模态网络，开创统一且一致的多模态3D编码新方案，为3D感知大模型打下坚实基础。

Talk大纲

1、3D 通用感知模型的背景,问题分解以及难点介绍。

2、高效易于部署的动态稀疏点云Transformer网络

3、通用高效的多模态3D Transformer 网络

4、基于图像渲染的预训练策略

5、未来可能的研究方向与思考。

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2308.07732

代码链接：

https://github.com/Haiyang-W/UniTR

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2301.06051

代码链接：

https://github.com/Haiyang-W/DSVT

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2311.04501

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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汪海洋

北京大学博士生

北京大学在读博士。研究兴趣主要是通用视觉处理框架构建以及3D视觉感知的网络结构设计。如何设计通用框架，从视觉角度来构建感知复杂物理世界的计算模型；如何设计高效、表达能力强且易于部署的3D网络来同时处理物理世界感知所需的多种模态信息，包括但不限于多视角2D图片和稀疏分布的3D点云。

个人主页: 

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关于TechBeat人工智能社区

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