http://s5/bmiddle/006mgkk1zy70jaqd5cwd4&690Webinar 成功举办" TITLE="普林斯顿大学肖健雄博士2016年3月18日VALSE Webinar 成功举办" />

肖健雄，美国普林斯顿大学计算机科学系助理教授，普林斯顿视觉研究组负责人，于2013年获得麻省理工学院博士学位，2009年获得香港科技大学学士和硕士学位。曾获得2012年ECCV最佳学生论文奖，2012年Google Research最佳论文奖，2011年MIT CSW最佳研究奖，以及2014年和2015年的Google Research Awards。

肖健雄博士Webinar的题目为：Three Design Principles for Robust Robot Perception

在报告中，肖博士着重分析了如何解决计算机视觉与机器人感知之间的鸿沟问题，总结了他在这方面的研究经验，并给出了三个设计原则。肖博士首先强调了用于三维视觉的端到端算法的重要性，并介绍了一个新的领域，即三维深度学习，同时展示了该思想在室内机器人物体检测与定位、SLAM和闭环检测上的应用。接着，展示了一种新的基于深度学习的自动驾驶技术模式，其训练基于驾驶模拟仪器的虚拟图像，与一般的无人驾驶模式不同，该方法直接学习由输入图像到车辆未知和转向的映射。 最后，肖博士分享了设计机器人感知鲁棒算法的经验，回答了听众提出的一系列有意思的问题。