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博士答辩人没来,导师还能赞不绝口!上海交大ACM校友实力演绎学以致用

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边策 萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 民众号 QbitAI

疫情之下,我们已经看惯了线上的一切:云毕业典礼、云学术会议、云发布会。

但这些“云”终究让人感受没“内味”。

由于没有死后的PPT投影、手舞足蹈的演讲,终归都是没有灵魂的!

以是,上海交大ACM班校友、南加州大学在读博士黄锃用专业知识,给自己办了场特殊的博士论文答辩。

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他只有一个摄像头,家里没有投影仪,却把自己的答辩会办得像在礼堂演讲一样。

演讲人从2D酿成3D,卧室背后的白墙也酿成自己展示论文PPT的幕布。

右上角就是真实的黄锃同砚,他一边演讲,电脑实时把他酿成3D模子投影到场景中,导师们看到这一幕不禁笑了,随手就是一个转发。

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在黄锃同砚的主页上,我们发现了他的学弟李瑞龙早就最先“整活”,验证了3D论文答辩的可行性。

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现在黄锃同砚的这项研究已经被ECCV 2020收录。

背后的手艺

黄锃过去就一直从事3D图像重修的研究工作,去年他介入的一项研究PIFu(像素对齐隐式函数)可以从单张图片重修完全纹理的3D人体图像。

然则由于PIFu对硬件的要求很高,导致该手艺并不能用于实时的图像重修。

为此,黄锃和团队里的李瑞龙、修宇亮等一起提出了一种新颖的分层外面定位算法,和一种无需显式提取外面网格的直接渲染方式。

通过从粗到细的方式选择不必要的区域举行评估,成功地将3D重修速率提高了两个数目级,同时没有降低质量。

效果证实,这种从单摄像头实时重修3D视频的方式,处置速率可达15fps,3D空间分辨率为2563。

为了削减实时3D重修所需的盘算量,作者引入了两种新颖的加速手艺:基于八叉树的鲁棒外面定位、无网格渲染。

由于算法流水线的主要瓶颈,是要在过多的3D位置上举行估量,因此,削减要估量的点数将大大提高性能。

八叉树是用于有用形状重构的通用数据示意,它可以分层削减存储数据的节点数目。

作者提出的这种外面定位算法,保留了原来靠蛮力重修的准确性,而且复杂度与基于质朴八叉树的重修算法相同。

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