19 - Self-supervised Learning for 3D Shape Analysis/ClipID:34618 vorhergehender Clip nächster Clip

Schlüsselworte: functional minimization methods framework approximation control distance reconstruction energy deep search basic weights models measure layer activation problem example propagation
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Aufnahme Datum 2021-06-18
Video Multistream Player CC Clip iFrame Code

Kurs-Verknüpfung

AG Mathematics of Deep Learning

Zugang

Frei

Sprache

Englisch

Einrichtung

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Produzent

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik (Modellierung und Numerik)

Format

Vorlesung

Typ

universitäre Vorlesung

Daniel Cremers on "Self-supervised Learning for 3D Shape Analysis":

While neural networks have swept the field of computer vision and replaced classical methods in most areas of image analysis and beyond, extending their power to the domain of 3D shape analysis remains an important open challenge. In my presentation, I will focus on the problems of shape matching, correspondence estimation and shape interpolation and develop suitable deep learning approaches to tackle these challenges. In particular, I will focus on the difficult problem of computing correspondence and interpolation for pairs of shapes from different classes — say a human and a horse — where traditional isometry assumptions no longer hold.  

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