几何表征学习|几何表征学习|Max-Planck-Institute for Informatics

欢迎访问几何表示学习（GRL）小组部门内D2：计算机视觉和机器学习Max-Planck-Institute for Informatics公司。

我们的研究重点是3D世界中感知和推理的表示和算法，使我们处于计算机视觉、计算机图形和机器学习的交叉点。

Jan Eric Lenssen博士
高级研究员

研究愿景

考虑到摄像机或3D扫描仪等传感器的大量完整观测结果，计算机视觉越来越能够代表3D世界。然而，与人类相比，我们仍然缺乏一种重要的能力：从不完整的观察中获得完整的表征。我们的团队致力于复制人类的这种能力，以达到通用计算机视觉系统所需的能力。

人类能力的一个关键方面是，我们所做的观察得到了先前学习的信息的补充：世界不仅是被感知的，而且在很大程度上是被推断的。因此，我们通过开发高效的机器学习算法来完成这项任务，这些算法压缩来自大型数据集的信息，并使用这些信息进行推理。

我们处理以下领域的算法研究主题：

用于体积表示的高效神经场
不规则结构和稀疏数据的处理
作为数据先验的生成模型

要推进以下字段：

不完全观测的三维重建
对象和场景生成
场景理解和建模

如果您有兴趣加入团队，请直接或通过D2应用选项! 我们提供博士职位。我们也有硕士论文主题和HiWi位置萨尔大学的学生。我们不为尚未进入萨尔州大学的人提供短期实习。

新闻

CVPR 2024接受5篇论文！

2024年2月

五篇论文已被CVPR 2024录取！衷心祝贺燕南、飞利浦、祥晖、德维、科扬和所有合作者。干得好！西雅图见！

GRL加入VIA中心

2024年2月

很高兴地宣布，D2和GRL加入了MPI-INF和谷歌合作的可视化计算和人工智能中心（VIA）。期待与Federico Tombaris团队在谷歌Zürich成功合作！

萨尔州/英特尔计划

2024年2月

我们的项目“用于大规模3D场景和对象级表示的可牵引扩散模型”被萨尔州/英特尔图形和媒体未来联合计划接受并资助。我们期待着成功的合作，我们的目标是将生成模型引入高效的3D表示！

2024年欧洲制图学会接受STAR

2024年2月

我们关于非刚性重建的最新报告被《欧洲制图2024》接受。祝贺拉扎·尤努斯和所有合作者！

ICCV 2023接受SimNP

2023年7月

很高兴宣布，我们的论文《SimNP:学习神经点之间的自我相似性先验》被ICCV 2023所接受。我们提出了一种分类级的、可推广的神经点表示法，它学习神经点之间的相似性，作为单视图和少视图重建的先验。

几何表征学习小组成立！

2023年6月

GRL是马克斯·普朗克信息学研究所计算机视觉和机器学习系的一个小组。它由Jan Eric Lenssen领导，他是最近任命的高级研究员。

杜特蒙德大学学位论文奖！

2022年12月

祝贺Jan Eric Lenssen获得2022年多特蒙德大学学位论文奖。

ECCV2022最佳论文荣誉奖！！

2022年10月

恭喜你加维塔·蒂瓦里迪米特里杰·安提克，简·埃里克·伦森尼古拉·萨拉菲亚诺斯（Nikolaos Sarafianos）、托尼·东（Tony Tung）和杰勒德·蓬斯·莫尔获得ECCV'22年度最佳论文荣誉奖Pose-NDF：用神经距离场建模人体姿势流形.在6773份提交的论文中，获得了3份论文奖。

几何表示学习

Jan Eric Lenssen博士高级研究员

研究愿景

新闻

CVPR 2024接受5篇论文！

2024年2月

GRL加入VIA中心

2024年2月

萨尔州/英特尔计划

2024年2月

2024年欧洲制图学会接受STAR

2024年2月

ICCV 2023接受SimNP

2023年7月

几何表征学习小组成立！

2023年6月

杜特蒙德大学学位论文奖！

2022年12月

ECCV2022最佳论文荣誉奖！！

2022年10月

最新出版物

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高级研究员