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我院课题组在人工智能国际顶级会议AAAI2020发表论文3篇

发布时间:2020-03-22 编辑:梁浩伟 来源:

我院陶文兵教授课题组近期在人工智能国际顶级会议AAAI2020上共发表论文3篇,华中科技大学人工智能与自动化学院均为唯一依托单位,陶文兵教授为论文通讯作者,其他作者为陶文兵教授所指导的研究生。AAAI (The AAAI Conference on Artificial Intelligence) 是人工智能领域的顶级国际学术会议,也是CCF推荐的人工智能领域的A类国际会议,代表着国际人工智能研究领域的最高水准。据悉,AAAI2020共收到8800篇提交论文,最终录用1591篇,接收率20.6%。

博士生徐青山同学在AAAI2020会议上发表论文两篇。论文“Qingshan Xu, Wenbing Tao*, Planar Prior Assisted PatchMatch Multi-View Stereo, AAAI2020” 提出了三角网格平面先验引导的PatchMatch的多视图立体重建算法,利用概率图模型对多视图立体重建中的平面先验和视图选择进行建模推理,使得算法对弱纹理区域具有更为鲁棒的三维重建性能。

论文Qingshan Xu, Wenbing Tao*, Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume, AAAI 2020”提出基于逆向深度回归的深度学习框架来解决多视图立体视觉问题,并采用相关代价体融合策略减少深度网络的参数量,与其它深度网络相比,该网络利用较少的参数可以达到更好的性能。

徐青山同学此前已在CVPR2019发表了一篇论文 “Qingshan Xu, Wenbing Tao*, Multi-Scale Geometric Consistency Guided Multi-View Stereo, CVPR2019”,目前在多视图三维重建领域总计已在国际顶会上发表了三篇论文。

博士生赵蔺同学在AAAI2020会议上发表了一篇论文“Lin Zhao, Wenbing Tao*, JSNet: Joint Instance and Semantic Segmentation of 3D Point Clouds, AAAI2020”,文章提出一个新的联合实例和语义分割的方法深度学习网络JSNet,可以同时处理三维点云的实例分割和语义分割问题,通过构造点云特征融合模块来融合骨干网络中不同层的特征,进而设计实例—语义联合分割模块将语义特征转换到实例嵌入空间,同时聚合实例特征到语义特征空间,从而有效提高三维点云的实例及语义分割结果。

本次AAAI2020会议原定于2月7日至2月12日在美国纽约召开,由于受新冠疫情的影响,中国大陆地区的学者大都未能去现场开会,AAAI2020组委会特别为未能参会的论文作者提供远程视频汇报的方式对论文研究工作进行报告,博士生徐青山和赵蔺根据要求均准备了相应的汇报视频对研究工作进行了报告。