网格曲面的神经网络

分享背景

网格是几何数据的常用高效表示, 在几何曲面构建的机器学习方法对计算机图形学,3D计算机视觉以及几何分析和处理有着重要的意义。

分享主题

网格曲面的神经网络 (CVPR 2018 oral: Surface Networks)

分享提纲

1. 几何曲面的离散表示

2. 一种图神经网络 (GNN) 的简要介绍

3. 离散微分几何中的Laplace与Dirac算符

4. 网格曲面的时域预测与生成型模型

5. 稳定性证明

分享人简介

姜仲石,纽约大学科朗数学研究所(NYU Courant) 二年级博士生, 本科毕业于中国科学技术大学数学与应用数学系, 主要研究兴趣集中于3D几何处理与分析, 担任ACM Transactions on Graphics, SIGGRAPH等国际期刊和会议审稿人, 曾获2018年度Adobe Research Fellowship. 个人主页https://cs.nyu.edu/~zhongshi/

分享时间

北京时间 7 月 15 日(星期日) 早上 10:00

参与方式

┏(^0^)┛欢迎分享,明天见!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180714A0YPJP00?refer=cp_1026
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