SCG-通用场景3D重建 实习生

（可base北京/上海） - 研究3D场景的生成包括但不限于3D场景的理解， 可导渲染的优化等 - 研究通用物体和场景 3D 重建和生成，包括基于海量图像和视频数据进行通用物体重建、基于 RGBD 视频的物体重建，基于单目和多目视频的场景重建，3D 物体生成模型 - 研究城市场景的细粒度通用物体合成仿真及其在分类、检测和分割等方向的应用探索 - 岗位优势： - 前沿的项目课题，创新的领域应用 - 拥有丰富的3D自采集数据支撑，专用 3D 数据扫描方案支撑和充足的计算资源；

- 扎实的计算机视觉和深度学习基础的优先：熟练使用2D vision task上流行的框架:open-mmlab或者maskrcnn-benchmark即可 - 熟悉以下一个或几个研究方向的优先： - 场景生成：比如scene synthesis, partial scene completion等 - 对 3D 视觉有基本的掌握的优先，熟悉物体或者场景重建包括单目、多目、RGBD等其中一个方向或多个方向，或者熟悉 3D 物体姿态估计,3D检测等方向 - 熟悉图形渲染管线和基于神经网络的可导渲染方案者优先 - 合成图片：基于神经网络（GAN等）或者图形学渲染的方案 - 熟悉超图优化，网络结构搜索的优先 - 有基于图形学或神经网络的物体仿真合成项目经验者优先； - 在相关领域顶级期刊或会议发表过论文优先；