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卢策吾学术报告
发布时间: 2020-06-29

Closing the Loop of Human and Robot

卢策吾

【摘要】

This talk is toward closing the loop of Human and Robot. We present our recent research of human activity understanding and robot learning. For Human side, we present our recent research "Human Activity Knowledge Engine (HAKE)" which largely improves human activity understanding. The improvements of Alphapose (famous pose estimator) are also introduced. For robot side, we discuss our understanding of robot task and new insight “Primitive model”. Thus, GraspNet – first dynamic grasping benchmark dataset is proposed, a novel end-to-end grasping deep learning approach is also introduced. A 3D point-level semantic embedding method for object manipulation will be discussed. Finally, we will discuss how to further close the Loop of Human and Robot.

 

【人物简介】

卢策吾,上海交通大学研究员,清源研究院院长助理,2016年入学国家青年千人计划,回国前为斯坦福大学AI lab博士后(导师:李飞飞,Leo Guibas)。2019年被《麻省理工科技评论》35位35岁以下科技精英,同年2019年求是杰出青年学者(近三年唯一AI方向)获得者。长期从事计算机视觉、智能机器人及相关领域的研究和系统研发方面的工作,已发表100多篇高水平论文,包括11篇扩展版ESI高被引论文InCites被引用前3%论文,近50篇PAMI/CVPR/ICCV/篇CCF A类论文,近期在序列决策时空概念解析上做基础性工作发表在《Nature》机器智能子刊(通讯作者),发表在Sigraph Asia的文章为ACM Transaction On Graphics近8年来的1000多篇文章中最高引文章。 《科学》《自然》人工智能方向审稿人。担任CVPR 2020 领域主席,中国青年AI科学家联盟(创始)执行理事。

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