「AI新青年講座」將邀請世界頂尖AI研究機構和大學的科研新青年，主講他們在計算機視覺、機器學習等人工智能領域的最新重要研究成果。
AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進對人工智能前沿研究的理解，相應領域的專業知識也能夠得以積累加深。同時，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學習和應用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。
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無監督單目深度估計算法僅使用無需標注的單目視頻作為訓練數據就能在測試時提供較為準確的場景深度信息，因此這類算法自提出以來就廣泛受到學術界和工業界的關注。然而目前大部分方法僅在自動駕駛場景（開車視頻上）證明了良好的性能，將其用于室內VR/AR場景則表現一般或可能失敗。
雖然低紋理等因素會使得算法更難在室內場景訓練，但是牛津大學博士后研究員邊佳旺等人認為復雜的相機運動才是更關鍵的原因。比如，在自動駕駛場景中相機一般被固定在車上穩定前行，而在室內VR/AR場景中相機會隨著人（或手）無規律運動。基于這一假設，邊佳旺博士首先對相機運動與深度估計的聯系作出理論分析，然后提出數據預處理的方法進行實驗驗證，最后提出自校準網絡實現可以端到端訓練的無監督深度估計算法SC-Depth。
基于自校準網絡（ARN）來解決復雜的相機旋轉問題，并將其嵌入到深度估計訓練框架SSC-Depth中實現端到端訓練。最終SC-DepthV2在NYUv2、Make3D、Scannet等多個數據集上大幅超過現有算法。
7月6日晚7點，「AI新青年講座」第134講，牛津大學博士后研究員邊佳旺博士將主講《室內單目深度估計中的復雜相機位姿》。
講者
邊佳旺，牛津大學博士后研究員，博士就讀于澳大利亞阿德萊德大學，導師為Ian Reid和沈春華教授。本科畢業于南開大學，在程明明教授課題組研究學習。主要研究三維計算機視覺方面難題，具體研究方向包括圖像特征匹配，視覺SLAM，三維重建，單目深度估計，和無/自監督學習等，在CVPR、NeurIPS、IJCV、TPAMI等國際頂級會議和期刊上發表十余篇高質量文章。
主題
《室內單目深度估計中的復雜相機位姿》
提綱
1、無監督單目深度估計算法解析
2、相機運動與深度估計的關系
3、解決室內復雜相機運動的自校準估計算法SC-DepthV2
課程信息
直播時間：7月6日19:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
論文成果
SC-DepthV2：《Auto-Rectify Network for Unsupervised IndoorDepth Estimation》
論文鏈接：//arxiv.org/abs/2006.02708
開源地址：//github.com/JiawangBian/sc_depth_pl
