香港中文大学研究生，香港中文大学研究生申请
本期为TechBeat人工智能社区第492期线上Talk！
北京时间4月26日(周三)20:00，香港中文大学在读博士生—陈玉康的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“VoxelNeXt实现全稀疏3D检测跟踪，结合SAM加速3D标注”， 届时 将分享 全稀疏的3D 检测框架 VoxelNeXt的成果。
Talk·信息
主题：VoxelNeXt实现全稀疏3D检测跟踪，结合SAM加速3D标注
嘉宾：香港中文大学在读博士生 陈玉康
时间：北京时间4月26日 (周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
目前，自动驾驶场景的3D检测方法大多采用稠密特征的检测头，而3D点云数据本身是稀疏的，这无疑是一种低效和浪费计算量的做法。我们提出了一种全稀疏的3D 检测框架 VoxelNeXt.该方法可以直接从稀疏的体素特征来预测3D物体，无需借助成anchor, center, voting等中间状态的媒介。此外，该方法在取得检测速度优势的同时，还能很好地帮助多目标跟踪。VoxelNeXt在大规模公开数据集nuScenes、Waymo、Argoverse2上都取得了很好的效果，并在Argoverse2 LiDAR 检测和nuScenes LiDAR多目标跟踪上取得SOTA. 此外，VoxelNeXt由于其全稀疏的特性，能够很好地结合 Segment Anything，在点击图像的同时不仅能获得2D mask，还能获得 3D box，可以在很大程度上方便3D物体的标注。
Talk大纲
1.VoxelNeXt的动机
2.VoxelNeXt的方法细节
3.VoxelNeXt的实验结果
4. 总结
5. Context Cluster与Segment Anything的结合
Talk·预习资料
Github:
https://github.com/dvlab-research/VoxelNeXt
https://github.com/dvlab-research/3D-Box-Segment-Anything
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
陈玉康
香港中文大学在读博士生
香港中文大学博士三年级，师从贾佳亚教授。研究方向为Efficient CV，相关课题包括AutoML、自动驾驶等。已发表顶会顶刊15篇，其中一作8篇，代表工作包括DetNAS、Focal Sparse Conv、VoxelNeXt。曾获夺得Microsoft COCO 2019 年检测与实例分割比赛冠军，多次取得自动驾驶知名榜单第一，包括nuScenes雷达检测、多目标跟踪、SemanticKITTI语义分割等。
-The End-
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