本文研究了三维视觉领域的经典问题,通过单幅图像求解真实世界中三维物体的姿态该技术应用前景广阔,是自动驾驶,机器人等行业的基础技术比如自动驾驶,只有通过计算周围车辆的位置和姿态,判断对方车辆是要加速,刹车还是变道,自己的车辆才能做出相应的操作计算不准确或太慢可能会导致事故
三维物体姿态计算示意图
因为这个问题的难度,一直没有得到有效的解决获奖论文提出的新方法EPro—PnP,创造性地引入概率分布,无缝连接几何推理和深度学习,形成端到端的易用模型,可以快速估计3D物体的姿态实验表明,新模型具有通用性和准确性,并且不需要预先知道物体的几何形状更重要的是,它高效简洁,具有良好的可解释性有望应用于自动驾驶,机器人,无人机,AR等多个场景需要通过视觉来估计物体的姿态
我以为这篇论文可能会冷门,因为太偏数学了,没想到会得奖陈汉生说,因为自己是硕士研究生,压力较小,所以可以按照自己的兴趣去做研究,做什么就是什么,从来没有想过要做出重大的成果未来,他希望安静下来,继续做研究
陈汉生,同济大学理工学院研究实习生,研究生
根据消息显示,研究实习生是阿里巴巴在2017年创立的一个研究项目,已经为全球200多所顶尖大学的1000多名学生提供了研究岗位。