Дмитрий Юдин | Методы ИИ в очувствлении, локализации и построении карт роботов

Старший научный сотрудник AIRI, заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ Дмитрий Юдин рассказывает про компьютерное зрение, локализацию и построение карты для роботов. На лекции особое внимание уделено тому, какие современные методы искусственного интеллекта используются для решения задач, с этим связанных. Рассмотрены нейросетевые методы распознавания изображений бортовых камер для задач сегментации фиксированного набора объектов (HRNet, SegFormer, OneFormer) и сегментации объектов по запросу (VLT, OVSeg, SAN, Grounding DINO, SAM), задач обнаружения объектов (YOLOv8, Interactron). Обсуждаются методы обработки облаков точек бортовых лидаров для задач детекции 3D-объектов (VoxelNet, PointPillars, CenterPoint, RVCDet, MinkovskiEngine), 3D-сегментации сцены (RPVNet, PointNeXt, SPVNAS, SalsaNext). Рассмотрена постановка задачи распознавания места роботом и применения для этого нейронных сетей на примере PNTR-фреймворка. Продемонстрированы современные методы к построению трехмерных семантических и мультимодальных карт местности (VoxFormer, TVPFormer, ConceptFusion, AVLMaps, LERF). Ссылка на презентацию: Плейлист со всеми лекциями «‎Лето с AIRI»: Анонсы научных мероприятий всегда публикуются в Telegram-канале AIRI: