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京东AR视觉专场
已更新3期
专场简介

继腾讯优图实验室、商汤在智东西公开课开设专场之后,「京东AR视觉专场」正式上线啦。「京东AR视觉专场」聚焦京东AR的创新应用与关键技术,由京东技术与数据中心共享技术部视觉算法团队负责人安山老师发起策划。安山老师长期从事计算机视觉、机器人SLAM、增强现实等方面的研究,在国际著名期刊与会议上发表论文20余篇,获国家发明专利授权23项,美国、日本发明专利各1项等,同时也是IEEE高级会员。去年10月,安山老师也曾在智东西公开课就《京东AR试妆系统中的人脸关键点算法设计》这一主题进行过直播讲解。

AR技术是一种实时计算摄像影像的位置及角度,并加上相应图像、视频、3D模型的技术,在屏幕中把虚拟世界套在现实世界中,两者直接进行互动的技术。ABI Research预计,到2025年,全球零售、商业和营销领域的增强现实(AR)市场规模将超过120亿美元。

京东在2016年初成立了ARVR实验室,并于9月建立电商VR/AR产业联盟,从2017年5月开始,启动京东“天工”计划,至今已在零售领域积累丰富的技术实力与业务经验。而作为下一代通用计算平台的核心技术,虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)和增强现实(Augmented Reality,简称AR),在各领域不断发展,产业规模不断扩大。其中ARVR团队立足自身优势,面向泛零售行业提供了一站式的ARVR解决方案,打造京东智能互动平台、AR天工开放平台,现已在零售、营销、直播、文旅、商场、汽车等商业场景完成行业赋能。

「京东AR视觉专场」现阶段推出三讲,由京东零售技术与数据中台共享技术部的三位一线算法工程师带来。三位讲师将针对京东AR手势交互技术中的手部姿态估计、单目行人深度估计,以及对抗性的无监督域适应方法带来详细讲解。

第一讲将于10月25日开讲,由京东技术与数据中台算法工程师张夏杰主讲,主题为《实时手部姿态估计算法在AR手势互动中的应用》。

张夏杰主要研究AR/VR领域的机器人视觉感知算法,包括感知人、感知场景和物体等,期间参与了AR眼镜试戴、AR试鞋、手部关键点估计、手腕试戴等项目,相关工作总结了多篇论文、十余篇专利,多数项目已上线到京东主站。在本次讲解中,他将阐述手部姿态估计任务的主要形式,以及当前的主流方法,并深度讲解如何设计快速的单目姿态估计系统,以及基于二元回归的高效手部姿态估计算法,最后也将展示其团队在手部姿态估计中的最新成果,以及相关应用演示。

11月25日,京东零售技术与数据中台共享技术部算法工程师史培元将参与到第二讲的直播讲解中,主题为《室内场景下的单目行人深度估计与AR应用》。

史培元主要从事AR/VR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。在这一讲中,他将分享单目深度估计相关进展和他们在室内场景针对行人深度估计和分割所做的工作,包括单目深度估计方向现有技术和方法的总结分析,以及他们针对室内场景行人深度估计和分割这一创新性的任务上具体完成的工作:任务分析、数据准备、算法设计及实验细节等内容,最后也将探讨他对单目深度估计方向未来的工作展望。

「京东AR视觉专场」最后一讲将于12月22日开讲,京东零售技术与数据中台共享技术部实习算法工程师汪梦竹将深度讲解《对抗性无监督域适应的通道融合》。

汪梦竹目前也是国防科技大学计算机学院并行与分布计算实验室在读博士,导师为骆志刚老师,主要研究方向为迁移学习,在ACM MM、Neural Networks、TCSVT上发表多篇文章。汪博将在本次直播中讲解一种新的基于可互换批量归一化(InterBN) 融合深度神经网络中不同通道的对抗域适应方法。具体来说,该方法是用目标域中具有较大比例因子的通道的平均值替换源域中具有较小比例因子的通道,通过这样一个简单但有效的通道融合方案可以大大增加域适应能力。大量的实验结果表明,InterBN方法显著优于当前的域适应方法,并在四个视觉基准数据集上有大幅提升。

「京东AR视觉专场」的每一讲直播都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,本次专场的三位讲师将进群,欢迎有意向听课交流的朋友申请!

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