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智东西公开课
室内场景下的单目行人深度估计与AR应用
2021/11/25 19:00:00
课程讲师
史培元 京东 零售技术与数据中心共享技术部算法工程师

从事ARVR相关的计算机视觉算法研发工作;先后负责过门店场景的人脸识别、人体姿态识别,京东商城眼影、睫毛的试妆以及美瞳试戴项目,京东直播手势识别项目,以及手部关键点,手部试戴等项目,形成多篇专利;为商城活动定制的明星脸识别、商城眼部试妆试戴、京东直播的手势识别均在为京东APP提供赋能;正在积极投入手部试戴项目研发中,希望用更逼真的试戴效果促进手部商品购物体验。

史培元
京东 零售技术与数据中心共享技术部算法工程师

从事ARVR相关的计算机视觉算法研发工作;先后负责过门店场景的人脸识别、人体姿态识别,京东商城眼影、睫毛的试妆以及美瞳试戴项目,京东直播手势识别项目,以及手部关键点,手部试戴等项目,形成多篇专利;为商城活动定制的明星脸识别、商城眼部试妆试戴、京东直播的手势识别均在为京东APP提供赋能;正在积极投入手部试戴项目研发中,希望用更逼真的试戴效果促进手部商品购物体验。

课程提纲
  • 单目深度估计现有的技术研究
  • 室内场景行人深度估计的算法设计
  • 业界AR场景中的应用
  • 单目深度估计未来的工作展望
课程简介

在10月25日「京东AR视觉专场」第一讲中,京东零售技术与数据中心共享技术部算法工程师张夏杰围绕《实时手部姿态估计算法在AR手势互动中的应用》这一主题,就实时单目姿态估计系统的设计、基于二元回归的高效手部姿态估计算法及其团队在手部姿态估计中的相关应用进行了直播讲解。

11月25日,京东零售技术与数据中心共享技术部算法工程师史培元将参与「京东AR视觉专场」第二讲,就《室内场景下的单目行人深度估计与AR应用》这一主题进行直播讲解。

深度图的3D信息对于三维重建、AR、导航等应用都有比较大的帮助。目前尽管有不少硬件能够直接得到深度图,但都有各自的缺陷。

比如基于结构光的深度摄像头比如Kinect等在室外无法使用,且得到的深度图噪声比较大;双目摄像头需要利用立体匹配算法,计算量比较大,且对于低纹理场景效果不好等等。基于单目图像的深度估计算法因为其方便部署、计算成本低等特点,受到了学术界和工业界广泛的关注。

作为计算机视觉领域的一项基础任务,单目深度估计是目的在于让普通的RGB摄像头能够识别出视野内的物体距离摄像头的远近。同时,单目深度估计技术的完善也能够让主流AR玩法摆脱深度摄像头的限制,走向更普遍的机型。

在这一讲中,史培元将介绍京东AR视觉团队在单目深度估计上的研究进展,包括单目深度估计方向现有技术和方法的总结分析。而针对室内场景行人深度估计和分割这一创新性的任务,他将全面讲解其中的任务分析、数据准备、算法设计及实验细节等具体内容,最后也将分享单目深度估计在业界AR场景中的应用和在该方向上的未来工作展望。

本讲直播包含主讲和问答两个环节,其中主讲40分钟,问答20分钟。同时,我们还组建了技术交流群,并邀请讲师史培元进群,欢迎大家申请!

「京东AR视觉专场」最后一讲将在12月27日上线。京东零售技术与数据中心共享技术部实习算法工程师汪梦竹将对无监督域适应对抗方法进行直播讲解。

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