北邮教授:聊聊计算机视觉最不卷的方向

3D视觉工坊

共 2300字,需浏览 5分钟

 · 2023-11-10

提到计算机视觉(CV),大多数人脑海中会立马浮现出一个字:“卷”。去年CV算法工程师求职与招聘的比例达到了恐怖的15:1,很多CV从业者都纷纷转行。
为何如此卷?因为2D视觉的算法大部分都开源了,并且深度学习的理论没有门槛,经典的YOLO等物体检测算法基本人人都了解,差异化不大。但是,与2D视觉形成明显对比的是,3D视觉领域依然处于供需平衡的状态,尤其是三维重建方向,更是供不应求

当下三维重建快速发展,在自动驾驶高精地图、AR、娱乐等产业落地广泛。但三维重建方向融合了计算机视觉、计算机图形学、图像处理等多门学科的知识,是一套非常复杂的工程系统,涉及知识点甚多,入门门槛较高,并且国内并没有完整的书籍、教程作为学习资料,使得大部分同学入门即放弃

图1 三维重建pipeline
越难的领域,意味着竞争越少。如果想学习三维重建,如何摆脱这种魔咒,实现三维重建知识通关呢?深蓝学院开设的『基于图像的三维重建』在线课程,推荐给你。本门课程的知识覆盖经典三维重建系统的整个pipeline,每章节均搭配实践代码用于理解与巩固;课程学习完成,可以自主实现一个完整的三维重建系统
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教学团队

鲁鹏
北京邮电大学副教授

2006年7月获得中国科学院自动化研究所博士学位,2008 年到2010 年在北京大学人机交互与多媒体实验室从事博士后研究,主要研究方向为机器学习、计算机视觉、人机交互。主持纵向项目包括:国家自然科学基金项目"面向概念设计的虚实融合环境交互技术研究",博士后基金项目"自然的三维概念草图绘制技术研究";作为负责人完成国家863项目"基于双目立体视觉的自然交互技术"的研究工作;同时,主持多项横向课题的研究工作。

隋唐

高级算法工程师

中科院自动化所模式识别与智能系统博士

原中科院自动化所助理研究员,博士期间的主要研究方向为三维计算机视觉与计算机图形学,研究课题为基于图像的三维建筑模型重建,在顶级国际期刊 IEEE TVCG 等主流期刊会议以第一作者发表多篇文章。同时,基于博士期间的研究成果,研发若干三维重建相关系统并申请专利。
课程大纲

(点击查看大图)

课程收获
1. 掌握运动恢复结构(Structure From Motion)的算法框架和基本原理;
2. 掌握主流的稠密点云重建的算法框架和基本原理;
3. 掌握表面重建的技术原理,包括Delaunay三角剖分等基础知识和算法细节;

4. 梳理清楚传统三维重建方法的整个pipeline,具备构建一整套三维重建系统的能力;

课程服务
1. 三师助力
讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,同学们传帮带的锦囊社群。
(社群内,大家积极讨论技术细节)
2. 定期班会
助教1V1批改作业,并在班会中进行讲评和指导;在班会中,学习更多技巧;在交流中收获更多思路。

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