室内场景理解是计算机视觉领域最基本、最具挑战性的任务之一，旨在对场景的各个部分进行语义注释。基于图像的三维重建技术是计算机辅助设计和计算机图形学中一个非常重要的研究领域。它是计算机自动计算和匹配拍摄的物体或场景的两个或多个二维图像，计算物体或场景的二维几何信息和深度信息，建立三维模型的过程。

室内场景的语义重建分别包括场景理解和物体重建，在室内场地设计、房地产等领域具有独特的应用价值。尽管这一领域已经引起了计算机视觉和图形学领域研究人员的关注，但由于深度感知固有的模糊性以及真实环境的混乱和复杂性，从单个图像中完全恢复场景上下文信息仍然是一个巨大的挑战。挑战。

7月15日晚8点，《CV前沿讲座》第十场直播。主讲人为伯恩茅斯大学博士生聂教授。主题为“基于单幅图像的3D室内场景语义重建研究与应用”。本文是CVPR 2020 上的口头报告。本文提出了一种端到端解决方案，以解决场景理解和对象重建之间的差距，并估计室内布局，从单个图像中检测和重建对象。

聂玉音，伯恩茅斯大学博士生，2017年进入国家计算机动画中心，在伯恩茅斯大学攻读博士学位。聂博士的主要研究领域包括室内3D场景理解、物体形状分析和3D重建。在《CVPR》、《Pattern Recognition》等会议和期刊上发表多篇论文。

上课时间

直播时间： 7月15日20:00。

直播地点：智东西公开课小程序

问答地址：智东西公开课讲座群

课程详情

主题：

基于单幅图像的三维室内场景语义重建研究与应用

概要：

1.室内场景理解的现状和挑战。

2. 基于图像的三维室内场景语义重建。

3.基于联合上下文理解的室内物体和布局恢复。

4.单幅图像三维室内场景语义重建的应用。

讲师：

聂玉音，伯恩茅斯大学博士生，2017年进入国家计算机动画中心，在国家计算机动画中心（伯恩茅斯大学）攻读博士学位；她的主要研究领域包括室内3D场景理解、物体形状分析和3D重建（Scene Understanding、Shape Analysis & Reconstruction）。在《CVPR》、《Pattern Recognition》等会议和期刊发表多篇论文。

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