本期为TechBeat人工智能社区第550期线上Talk。

北京时间11月23日(周四)20:00，牛津大学博士后研究员—边佳旺的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “SC-DepthV3：动态场景中的自监督单目深度估计”，介绍了他们团队如何从大规模预训练过的模型来提取有效信息来帮助自监督算法在动态视频上进行有效训练的一系列研究成果。

Talk·信息

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主题：SC-DepthV3-动态场景中的自监督单目深度估计

嘉宾：牛津大学博士后研究员 边佳旺

时间：北京时间 11月23日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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自监督单目深度估计算法可以利用海量无标注的视频数据来训练深度估计网络，实现从二维到三维的迁移。然而视频中的动态物体不符合刚性变换导致训练信号充满噪音，在这次talk中我们讲如何从大规模预训练过的模型来提取有效信息来帮助自监督算法在动态视频上进行有效训练。

Talk大纲

1、SC-Depth：解决视频中深度估计尺度不一致的问题

2、SC-DepthV2：解决室内场景中图像旋转造成的困难

3、SC-DepthV3：解决动态场景中动态物体造成的训练困难

Talk·预习资料

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文章链接：https://arxiv.org/abs/2211.03660

项目链接：https://github.com/JiawangBian/sc_depth_pl

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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边佳旺

牛津大学·博士后研究员

边佳旺，牛津大学博士后研究员。博士毕业于澳大利亚阿德莱德大学，本科毕业于南开大学计算机系。研究方向为三维计算机视觉，具体包括图像特征匹配，单目深度估计，和基于NeRF的三维重建和渲染等。边佳旺在CVPR，NeurIPS，IJCV, TPAMI等顶级会议和期刊上发表二十余篇高质量论文。

个人主页: 

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关于TechBeat人工智能社区

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