韓曉光博士團(tuán)隊(duì)工作榮獲Chinagraph圖形開(kāi)源數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)
? ? ? ?摘要
? ? ? ?近日，中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)大會(huì)（Chinagraph）2020年度“圖形開(kāi)源獎(jiǎng)”評(píng)選結(jié)果揭曉。香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院、未來(lái)智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究院、深圳市大數(shù)據(jù)研究院韓曉光博士團(tuán)隊(duì)工作Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集榮獲Chinagraph“圖形開(kāi)源數(shù)據(jù)集獎(jiǎng)”。
? ? ? ?獎(jiǎng)項(xiàng)簡(jiǎn)介
? ? ? ?中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)大會(huì)(Chinagraph)?由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)、中國(guó)圖學(xué)學(xué)會(huì)、中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)、中國(guó)系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)、香港多媒體及圖像計(jì)算學(xué)會(huì)于1996年發(fā)起主辦，迄今已舉辦12屆，是中國(guó)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)界最高級(jí)別的學(xué)術(shù)會(huì)議。
? ? ? ?大會(huì)今年首次設(shè)立“圖形開(kāi)源獎(jiǎng)”，目的是為了表彰向公眾提供計(jì)算機(jī)圖形學(xué)相關(guān)的開(kāi)源軟件和開(kāi)源數(shù)據(jù)集的華人學(xué)者、企業(yè)同仁或?qū)W生。開(kāi)源的圖形基礎(chǔ)代碼庫(kù)、應(yīng)用算法庫(kù)、圖形數(shù)據(jù)集能夠普及圖形學(xué)的應(yīng)用范圍，其貢獻(xiàn)者的分享精神能幫助他人快速驗(yàn)證已有方法、提升計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的影響力。
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? ? ? ? Deep Fashion3D 項(xiàng)目簡(jiǎn)介
? ? ? ?由我校韓曉光博士團(tuán)隊(duì)提出的數(shù)據(jù)集Deep Fashion3D是目前最大的真實(shí)三維服裝數(shù)據(jù)集，它包含從10類(lèi)共563件真實(shí)服裝采集的2078個(gè)高清晰度三維服裝點(diǎn)云模型, 在服裝種類(lèi)以及數(shù)量方面遠(yuǎn)多于其他開(kāi)源三維服裝數(shù)據(jù)集。
? ? ? ?此外，為進(jìn)一步幫助研究人員展開(kāi)三維服裝重建方面的研究，韓曉光博士團(tuán)隊(duì)在Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集中加入了三維服裝特征線(xiàn)、服裝姿態(tài)以及真實(shí)服裝圖像等標(biāo)注，在標(biāo)注豐富性方面遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有的開(kāi)放三維服裝數(shù)據(jù)集。特別的，團(tuán)隊(duì)首次提出了三維服裝特征線(xiàn)的標(biāo)注方式，它展現(xiàn)了三維服裝最具代表性的領(lǐng)口、袖口、肩部、服裝下擺等位置，為三維服裝重建等相關(guān)任務(wù)提供了重要的位置信息。
? ? ? ?自Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集發(fā)布一個(gè)月以來(lái)，該數(shù)據(jù)集已吸引國(guó)內(nèi)外五十余所高校以及企業(yè)研究者的廣泛關(guān)注，對(duì)于三維視覺(jué)與圖形學(xué)領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展具有重要意義。
? ? ? ?除Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集外，研究組依托Deep Fashion3D數(shù)據(jù)集，提出了一種新穎的單幅圖像三維服裝重建方法。該方法通過(guò)將顯式網(wǎng)格表示方法與隱式形狀表示方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了高保真的服裝重建：在顯示網(wǎng)格表示方法對(duì)應(yīng)的分支中，模型根據(jù)輸入圖像生成三維服裝特征線(xiàn)，用于引導(dǎo)服裝模板網(wǎng)格形變至與圖像中服裝宏觀(guān)形狀相近的形態(tài)；在隱式形狀表示方法對(duì)應(yīng)的分支中，模型通過(guò)輸入圖像預(yù)測(cè)服裝表面的高頻細(xì)節(jié)。最終，通過(guò)將隱式分支中生成的服裝高頻細(xì)節(jié)遷移至顯式分支生成的服裝模板網(wǎng)格，完成具有準(zhǔn)確宏觀(guān)性狀且細(xì)節(jié)豐富的服裝網(wǎng)格重建。
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? ? ? ?在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域三大頂級(jí)會(huì)議之一ECCV2020 中，Deep Fashion3D項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的文章“Deep Fashion3D: A Dataset and Benchmark for 3D Garment Reconstruction from Single Images”被錄取為口頭報(bào)告文章(Top 2%)。
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? ? ? ?韓曉光博士簡(jiǎn)介
韓曉光博士
理工學(xué)院助理教授
? ? ? ?韓曉光，博士，現(xiàn)任香港中文大學(xué)(深圳)助理教授以及深圳市大數(shù)據(jù)研究院研究科學(xué)家，其研究方向包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)和醫(yī)療圖像處理等，在該方向著名國(guó)際期刊和會(huì)議發(fā)表論文近40篇，包括頂級(jí)會(huì)議和期刊SIGGRAPH, CVPR, ICCV, AAAI, ACM TOG, IEEE TIP, IEEE TVCG等。他的工作曾獲得計(jì)算機(jī)圖形學(xué)頂級(jí)會(huì)議Siggraph Asia 2013新興技術(shù)最佳演示獎(jiǎng)，入選2016年年度最佳計(jì)算論文之一，以及2019年和2020年計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)議CVPR連續(xù)兩年入選最佳論文提名（入選率分別為0.8%和0.4%），他的團(tuán)隊(duì)于2018年11月獲得IEEE ICDM 全球氣象挑戰(zhàn)賽冠軍（參賽隊(duì)伍1700多）。
