书籍：Deep Learning for 3D Vision：Algorithms and Applications
作者：Xiaoli Li，Xulei Yang，Hao Su
出版：World Scientific Publishing Company
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
01 书籍介绍
3D深度学习是一个快速发展的领域，具有改变多个行业的潜力。本书全面介绍了3D深度学习的最新进展，涵盖了广泛的研究课题和实际应用。书中汇集了最新的研究成果，重点讨论了如何通过有效的方法解决当前3D深度学习研究和应用中的关键挑战，使这项技术在实际应用中变得更加实用和可行。
本书分为五个部分，每部分探讨3D深度学习的不同方面：
第一部分：样本高效的3D深度学习。专注于开发高效算法，利用有限的标注样本来构建准确的3D模型。
第二部分：表示高效的3D深度学习。应对动态3D场景和多种3D模态的高效表示这一挑战。
第三部分：鲁棒的3D深度学习。介绍提高现实世界应用中深度学习模型的鲁棒性和可靠性的方法。
第四部分：资源高效的3D深度学习。探索减少3D模型计算成本并在资源受限环境中提高效率的方法。
第五部分：新兴的3D深度学习应用。展示3D深度学习如何变革行业，并为医疗保健和制造业等领域带来新的应用。
读者对象：
本书是研究人员和从业者探索3D深度学习潜力的宝贵资源，适合以下读者：高年级本科生和研究生；从事3D计算机视觉、机器人感知和自动驾驶领域的研究人员和从业者。
02 作者简介
Xiaoli Li现任新加坡A*STAR信息通信研究院机器智能部门负责人，领导着一个由130多名AI和数据科学家组成的团队，这是新加坡最大的AI和数据科学团队之一。她同时也是南洋理工大学的兼职教授，并兼任KPMGI2R联合实验室的共同主任。自2020年起，她成为新加坡企业局和资讯媒体发展管理局（IMDA）信息技术标准委员会（ITSC）的成员。她的研究兴趣包括数据挖掘、机器学习、人工智能和生物信息学。她在顶级人工智能/数据挖掘/机器学习会议（如KDD、ICDM、SDM、PKDD/ECML、ACML、PAKDD、WWW、IJCAI、AAAI、ACL和CIKM）中担任区域主席、高级程序委员会成员、研讨会主席和分会主席。Li博士编辑了超过六本专著，其论文被引用超过28,000次，h指数为69。
Xulei Yang新加坡A*STAR信息通信研究院（I2R）的首席科学家，获得了南洋理工大学电气与电子工程博士学位。他的研究兴趣集中在计算机视觉、深度学习、机器学习和视频分析。作为多个涉及提供深度学习解决方案的实际计算机视觉和医疗保健项目的首席研究员，他发表了超过100篇科学论文。Yang博士拥有丰富的将AI技术转化为实际产品的工业经验，曾在行业中工作近十年。此前，他曾是AI初创公司依图科技新加坡的研发负责人，领导团队开发用于智能国家项目和公共安全的AI解决方案。他已申请了18项国际和本地专利。Yang博士目前是IEEE高级会员和Kaggle竞赛大师。
Hao Su是美国加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的助理教授。他对人工智能相关的多个基础问题感兴趣，包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学和机器人学。他最近的工作集中在整合这些学科，以构建和训练能够与物理世界互动的实体AI。在过去，他在ShapeNet、PointNet系列和图神经网络方面的研究显著推动了3D深度学习这一新领域的发展。他还参与了大规模2D图像数据库ImageNet的开发。Su博士曾担任CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、《图形学报》（TOG）和AAAI等会议的区域主席、副主编及其他类似职位。他的论文被引用超过85,000次，h指数为58。
03 书籍大纲
