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Angela Dai – 3D in a Large-Data World
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Descriptif
Recent advances in machine learning have shown remarkable progress in the 2D and video domain, fueled by very large-scale data and compute. 3D, however, which is critical for applications spanning content creation, mixed reality, and robotics, remains constrained by significantly more limited data representing higher-dimensional information. In this talk, we first address real-world 3D data availability by introducing a large-scale, high-fidelity 3D dataset of real scans. We then explore methods for generating and editing large-scale 3D scenes, to enable new possibilities in content creation. Finally, as real-world 3D scenes are rarely fully static, we address the unique challenges of data scarcity in the 4D domain, showcasing how structured priors and distillation from large-scale models can enable more robust 4D understanding. These 3D learning strategies promise to usher in a new paradigm of generalized 3D perception, beyond the limits of existing 3D datasets, to enable in-the-wild 3D analysis of environments.
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Documentation
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