8月26日，首屆阿裡巴巴3D AI挑戰賽落下帷幕。本屆挑戰賽共有1258支隊伍報名參賽，三個賽道冠亞季軍獲獎名單出爐（文章底部查閱獲獎名單），頒獎典禮将于Alibaba 3D Artificial Intelligence Challenge Workshop (IJCAI-PRICAI2020) 進行。
同時，阿裡巴巴淘系技術部開源的3D-FUTURE資料集受到了業界的廣泛贊許與青睐。海内外知名院校和機構，包括斯坦福、UC伯克利、帝國理工、蘇黎世理工、加利福尼亞大學、蘋果、Facebook、清華、北大等，已開始就3D-FUTURE資料集開展相關學術研究。
基于阿裡開源的業界首個工業級大型3D家具資料集3D-FUTURE，**“3D機器模組化技術”可實作高品質高效率的3D模組化，未來有望在保證工業級品質前提下，将模組化時間從3小時驟降到10秒，并降低9成模組化成本。
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阿裡開源的3D家具資料集3D-FUTURE中的家具示意圖
3D模型是未來數字化與智能化的基礎，但3D模組化成本高、效率低，設計師通常需1～3小時才能完成單個物體的手工模組化。本次大賽旨在利用3D AI技術破解産業難題，共吸引1258支隊伍參加，選手們在阿裡開源的3D-FUTURE資料集基礎上，通過深度學習技術，讓AI在10秒内完成3D模組化。
大賽其中一條賽道“基于單張圖的3D模型重建”，需參賽隊伍對2D照片中的家具進行3D重建，是設計師常見工作之一。來自Zhongjun Wu等人提出的新方法，能根據照片迅速給出3D模組化結果，與設計師人工模組化比對度最高，并以79.01分的成績奪冠。通常重建一個3D模型成本在300～500元，通過3D AI技術，可迅速批量重建3D模型，業内估計将降低9成模組化成本。
圖為3D模組化對比圖，分别為輸入圖檔，設計師模型，機器重模組化型
阿裡巴巴淘系技術資深算法專家 樂田表示：“3D重建是3D機器學習的核心，隻有在高品質3D資料集支援下，工業級3D AI模組化才能滿足更大規模的産業需求，技術前景廣闊。”阿裡3D AI技術已成功應用在淘寶3D購、躺平設計家等場景中，未來還可應用于自動駕駛、VR、AR等領域，将大大提高人機互動、線上商城、室内設計等場景的精确度和豐富度。
三維重建是目前的研究核心與趨勢，也是打造未來數字化世界的基礎。然而，高精度三維重建還停留在研究初期階段，尤其在家居行業的工業落地困難重重。阿裡作為網際網路領軍者之一，期望為3D家居高精度重建，叩響工業界的大門，開啟智能家居設計的嶄新時代，為未來的家居設計提供更加便捷，高效的解決方案，以革新家居生活新體驗。
此次競賽總結了業界最先進的高校模組化方案，探索并驅動了3D重建工業界模組化的方法研究。AI技術将會百倍級壓縮模組化時間，大大簡化家居設計時間，為未來降低工業設計成本，提高客戶體驗感提供新方向。在資料為王的時代，業界此前并沒有高品質3D家居開源資料集，這極大制約了學術及工業界在3D高精度重建方面的研究發展。此次，阿裡巴巴淘系技術部開源了3D-FUTURE資料集，共包含20,000+高清室内場景專業設計渲染圖，與10,000+工業在用的高精度3D家具模型，以及資訊豐富的高清紋理和屬性标簽，讓資料驅動的工業級3D模組化成為可能。該資料集擁有少見的高清紋理，幾何細節豐富的模型、以及豐富的類别屬性。一經釋出，就吸引了斯坦福大學、加州大學伯克利分校、清華大學、香港中文大學等高校及蘋果、Facebook等企業，在該資料集基礎上開展學術和應用的前沿研究。我們将持續維護，完善，提升，并擴充該資料集。
3D-FUTURE資料集首頁：
https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-future2020阿裡巴巴 3D AI 挑戰賽獲獎名單如下：
// 賽道一 reconstruction
// 賽道二 retrieval
// 賽道三 segmentation
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