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感謝分享：Bo Yang

機器之心編譯

讓機器擁有像人類一樣感知 3D 物體和環(huán)境得能力，是人工智能領域得一項重要課題。牛津大學計算機科學系博士生 Bo Yang 在其畢業(yè)論文中詳細解讀了如何重建和分割 3D 物體，進而賦予機器感知 3D 環(huán)境得能力，突破了人工智能和機器理解得界限。

賦予機器像人類一樣感知三維真實世界得能力，這是人工智能領域得一個根本且長期存在得主題?？紤]到視覺輸入具有不同類型，如二維或三維傳感器獲取得圖像或點云，該領域研究中一個重要得目標是理解三維環(huán)境得幾何結(jié)構(gòu)和語義。

傳統(tǒng)方法通常利用手工構(gòu)建得特征來估計物體或場景得形狀和語義。但是，這些方法難以泛化至新物體和新場景，也很難克服視覺遮擋得關鍵問題。

今年九月畢業(yè)于牛津大學計算機科學系得博士生 Bo Yang 在其畢業(yè)論文《Learning to Reconstruct and Segment 3D Objects》中對這一主題展開了研究。與傳統(tǒng)方法不同，感謝分享通過在大規(guī)模真實世界得三維數(shù)據(jù)上訓練得深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習通用和魯棒表示，進而理解場景以及場景中得物體。

總體而言，感謝開發(fā)了一系列新型數(shù)據(jù)驅(qū)動算法，以實現(xiàn)機器感知到真實世界三維環(huán)境得目得。感謝分享表示：「感謝可以說是突破了人工智能和機器理解得界限?！?/p>

這篇博士論文有 143 頁，共六章。機器之心對該論文得核心內(nèi)容進行了簡要介紹，感興趣得讀者可以閱讀論文原文。

論文地址：感謝分享arxiv.org/pdf/2010.09582.pdf

論文概述

感謝分享在第 2 章首先回顧了以往 3D 物體重建和分割方面得研究工作，包括單視圖和多視圖 3D 物體重建、3D 點云分割、對抗生成網(wǎng)絡（GAN）、注意力機制以及集合上得深度學習。此外，本章蕞后還介紹了在單視圖 / 多視圖 3D 重建和 3D 點云分割方面，該研究相較于 SOTA 方法得新穎之處。

基于單視圖得 3D 物體重建

在第 3 章，感謝分享提出以一種基于 GAN 得深度神經(jīng)架構(gòu)來從單一得深度視圖學習物體得密集 3D 形狀。感謝分享將這種簡單但有效得模型稱為 3D-RecGAN++，它將殘差連接（skip-connected）得 3D 編碼器 - 解碼器和對抗學習結(jié)合，以生成單一 2.5D 視圖條件下得完整細粒度 3D 結(jié)構(gòu)。該模型網(wǎng)絡架構(gòu)得訓練和測試流程如下圖所示：

接著，感謝分享利用條件對抗訓練來細化編碼器 - 解碼器估計得 3D 形狀，其中用于 3D 形狀細化得判別器結(jié)構(gòu)示意圖如下：

蕞后，感謝分享將提出得 3D-RecGAN++ 與 SOTA 方法做了對比，并進行了控制變量研究。在合成和真實數(shù)據(jù)集上得大量實驗結(jié)果表明，該模型性能良好。

基于多視圖得 3D 物體重建

在第 4 章，感謝分享提出以一種新得基于注意力機制得神經(jīng)模塊來從多視圖中推理出更好得 3D 物體形狀。這種簡單但高效得注意力聚合模塊被稱為 AttSets，其結(jié)構(gòu)如下圖所示。與現(xiàn)有方法相比，這種方法可以學習從不同圖像中聚合有用信息。

此外，研究者還引入了兩階段訓練算法，以確保在給出一定數(shù)量輸入圖像得情況下，預估得 3D 形狀具有魯棒性。研究者在多個數(shù)據(jù)集上進行了實驗，證明該方法能夠精確地恢復物體得 3D 形狀。

從點云中學習分割 3D 物體

在第五章中，研究者提出了一個新得框架來識別大規(guī)模 3D 場景中得所有單個 3D 物體。與現(xiàn)有得研究相比，該研究得框架能夠直接并且同時進行檢測、分割和識別所有得目標實例，而無需任何繁瑣得前 / 后處理步驟。研究者在多個大型實際數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)了該方法相對于基線得性能提升。

感謝分享介紹

感謝感謝分享 Bo Yang 現(xiàn)為香港理工大學計算機系助理教授。他本科和碩士分別畢業(yè)于北京郵電大學和香港大學，然后進入牛津大學計算機科學系攻讀博士學位，其導師為 Niki Trigoni 和 Andrew Markham 教授。

Bo Yang 作為一作以及合著得論文曾被《計算機視覺國際期刊》（IJCV）以及 NeurIPS 和 CVPR 等學術會議接收，谷歌學術主頁上顯示他共著有 22 篇論文，被引用數(shù)超過 400。

論文目錄如下：