泛家居5万亿大市场，大量用户受困于专业知识缺乏，付出了大量金钱，装修效果却不尽人意。3D技术将对产业产生巨大变革。阿里巴巴强势进入产业，在全流程进入技术投入，改进目前效果。

本次分享，我将重点介绍，泛家居行业对3D及人工智能的技术需求，人工智能进入新领域的解决方案，阿里巴巴躺平是如何进行一个个技术点突破，逐步提升AI搭配准确率的。

内容大纲：
1、了解3D 技术 和泛家居领域结合的三大方向
• AI设计
• 场景重建
• 商品重建

2、AI设计面对的挑战及解法
• 样本缺乏
• 准确率要求高
• 多件搭配生成困难

3、知识体系建设-标签体系及小样本平台
以算法工程师为主体构建知识体系，小样本平台要点

4、知识体系建设-无监督学习的应用
无监督学习以及小样本平台

5、知识体系建设-噪声样本识别技术
噪声样本学习的问题及解法

6、AI搭配的解法
以GCN和multi-task learning为核心的AI搭配技术

7、场景重建问题及解法
场景重建pipeline定义，具体的方法选型

8、3D重建的探索
SFM的问题
设计师建模的问题

9、与学术界的开放合作
3DFRONT数据集
3DFUTURE数据集
IJCAI Workshop比赛

听众收益
1. 了解泛家居领域3D技术整体架构
• AI设计+场景重建+商品重建
2. 人工智能进入新领域的流程
• 样本收集问题解决
• 知识体系构建
• 降低样本需求的方法
3. AI设计
• 如何定义设计问题
• 其中关键技术问题解决

适合人群
图像分类、搭配推荐、3D重建等图像处理及相关从业技术人员。