原标题：AAAI 2020线上共享 | 华科Oral论文：点云中3D方针检测的鲁棒性
在 2020 年第一场人工智能学术顶会 AAAI 开幕之前，机器之心将策划多期线下共享。这是机器之心 AAAI 2020 线上共享的第一期，咱们约请到华中科技大学白翔教授组的刘哲为咱们介绍他们的一篇 Oral 论文。
不久之前，2019 年的最终一个 AI 顶会 NeurIPS 在加拿大温哥华闭幕，机器之心在此期间为读者们精心策划了 NeurIPS 2019 专题，包含线上共享、论文解读、现场报道、线下共享等精彩内容，可谓干货满满。
尽管 NeurIPS 2019 上的干货还未看完，2020 年的第一场 AI 学术顶会 AAAI 2020 又行将开端。
2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 将于美国纽约举行。不久之前，大会官方发布了本年的论文录入信息：收到 8800 篇提交论文，评定了 7737 篇，接纳 1591 篇，接纳率 20.6%。
为向读者们共享更多的优质内容、促进学术沟通，在 AAAI 2020 开幕之前，机器之心将策划多期线上共享。这是机器之心 AAAI 2020 线上共享的第一期，咱们约请到华中科技大学白翔教授组的刘哲为咱们介绍他们的 AAAI Oral 论文《TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention》
讲者简介：刘哲，华中科技大学人工智能与自动化学院硕士，国家奖学金获得者，预备攻读白翔教师的博士。研讨爱好最重要的包含计算机视觉、3D 视觉、深度学习，现在的作业首要会集在别离在三维点云辨认，切割以及三维方针检方向，已于 2019、2020AAAI 接连两年宣布论文，并在 CVPR2020 上投稿一篇论文。
讲演摘要：近年来，点云中的 3D 方针检测在实在场景中具有很多使用，特别是关于无人驾驶和增强实际。现在，有几种根据点云的 3D 检测的新办法现已被提出，比方 VoxelNet，SECOND,PointPillars 以及 PointRCNN。咱们观察到两个要害现象：1）比如行人之类的困难方针的检测精度不令人满意; 2）增加额定的噪声点时，现有办法的功能敏捷下降。但这些现有办法中很少去讨观点云中 3D 方针检测的鲁棒性问题。本讲座将首先为咱们介绍一些经典的深度学习点云网络，以及常见的三维方针检测算法，之后介绍 3D 方针检测的鲁棒性问题。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.05163
时刻：北京时刻 12 月 26 日 20:00-21:00
AAAI 2020 机器之心线上共享
在 AAAI 2020 录入的很多优秀论文中，咱们将选出数篇优质论文，约请论文作者来做线上共享。整场共享包含两个部分：论文解读和互动答疑。
线上共享将在「AAAI 2020 沟通群」中进行，加群方法：增加机器之心小帮手（syncedai4），补白「AAAI」，约请入群。入群后将会发布直播链接。
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