潘慈辉贝壳发表论文
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潘慈辉:在改进层面,贝壳如视也在做一些研发和探索,基于 Furukawa 教授最新的一篇没有发表的论文,进行相应的尝试和改进,这是一套自上而下的方法,相比先前的研究结果,在准确度和处理
贝壳找房的深度学习模型迭代及算法优化
为增加用户对房屋的理解,贝壳基于自研设备采集到房屋的二维和三维信息,对房源进行深度解读;同时使用人工智能技术,全自动生成房屋三维模型和户型图。活动中,贝壳找房如视事业部的首席算法架构师潘
QCon北京2019
专题演讲嘉宾: 潘慈辉. 专题演讲嘉宾:. 潘慈辉. 贝壳如视 首席算法架构师. 巴黎萨克雷大学计算机博士,法国国立信息与自动化研究所博士后,加州大学伯克利分校
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潘慈辉:在改进层面,贝壳如视也在做一些研发和探索,基于 Furukawa 教授最新的一篇没有发表的论文,进行相应的尝试和改进,这是一套自上而下的方法,相比先前的研究结果,在准确度和处理的房屋类型上会
贝壳找房的深度学习模型迭代及算法优化
活动中,贝壳找房如视事业部的首席算法架构师潘慈辉分享了如何借助深度神经网络和 GAN,提升用户对室内空间环境的理解。 FloorNet 算法在生成户型图的应用 FloorNet 是从点云出发构建户型图的自动重
深度学习在ARVR中的应用
潘慈辉 | 贝壳找房 贝壳如视首席算法架构师 贝壳如视首席算法架构师,巴黎萨克雷大学计算机博士,法国国立信息与自动化研究所博士后,加州大学伯克利分校访问
潘慈辉贝壳发表论文
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