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計算機視覺研究將為推動AI行業(yè)發(fā)展作出貢獻

lhl545545 ? 來源:商湯科技 ? 作者:商湯科技 ? 2020-06-15 14:26 ? 次閱讀

十年以來最難的一屆CVPR即將到來!

作為與ICCV、ECCV并稱為全球人工智能計算機視覺領(lǐng)域三大頂級國際會議之一,今年的CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition,即國際計算機視覺與模式識別)共收到6656篇投稿,接收論文1470篇,錄用率約22%,低于ICCV 2019論文錄用率(25%),為十年以來CVPR論文錄用率最低。

雖然論文錄用難度逐年增大,但是商湯科技在論文錄用數(shù)量方面持續(xù)領(lǐng)跑行業(yè),在CVPR 2020上,商湯科技及聯(lián)合實驗室共有62篇論文入選,再次讓世界看見中國原創(chuàng)技術(shù)的硬核實力! 深耕科研,實現(xiàn)多個領(lǐng)域技術(shù)突破

商湯科技CVPR 2020錄用論文在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破,包括:對抗式生成模型、三維點云理解與分析、訓練加速與模型量化、視頻理解與分析、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索等。這些突破性的計算機視覺研究也有豐富的應用場景,將為推動AI行業(yè)發(fā)展作出貢獻。 例如,入選CVPR 2020論文《對人臉生成模型的隱空間可解釋性分析》提出了一種簡單而通用的技術(shù)InterFaceGAN,用于在潛在空間中進行語義人臉編輯,可控制姿勢以及其他面部屬性,例如性別、年齡、眼鏡等,還能夠糾正GAN造成的偽影。

這種方法對GAN的隱空間進行了深入分析,能更好理解GAN是如何將一個隨機噪聲轉(zhuǎn)化為一張高質(zhì)量圖片的。

如何提升深度學習的訓練速度,一直是人工智能領(lǐng)域研究的難點。商湯入選CVPR 2020的論文《用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程INT8訓練技術(shù)》,提出了用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程的INT8訓練技術(shù),采用8比特數(shù)值訓練模型,可以極大地提升訓練速度,減少計算損耗,而且訓練精度幾乎無損。

本屆CVPR商湯還有諸多研究技術(shù)突破,更多精彩內(nèi)容可持續(xù)關(guān)注商湯官方微信公眾號內(nèi)容推送,我們將在近期發(fā)布精選論文介紹。獲得NIST FRVT 2020五項第一 商湯不僅在CVPR會議上發(fā)表了眾多創(chuàng)新算法,還在各類國際大賽/基準上屢獲佳績。

今年3月,全球權(quán)威人臉識別算法測試NIST FRVT 1:N 2020公布了結(jié)果,商湯科技一舉拿下了五項第一。FRVT(Face Recognition Vendor Test)由美國國家標準與技術(shù)研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)主辦,是當今全球規(guī)模最大、標準最嚴、競爭最激烈、最權(quán)威的人臉識別算法測試,素有工業(yè)界黃金標準之稱。

在1200萬底庫,單圖片注冊下高閾值動態(tài)測試識別率商湯算法獲得全線第一;測試全集1200萬底庫,單圖片注冊下rankbased top-1識別率商湯算法全線第一;mugshots/webcam主要場景下漏檢率商湯算法名列第一;160萬底庫,兩大主要場景任意閾值動態(tài)測試下識別率商湯算法全線第一;0-18年齡差距、rankbased top-1測試識別率商湯算法全線第一。

總結(jié)

商湯一方面不斷追求算法創(chuàng)新,積極在知名會議與期刊發(fā)表論文,開源相關(guān)模型與代碼,持續(xù)為學界研究的持續(xù)發(fā)展做出貢獻。

另一方面,商湯更加重視研究算法在實際應用中的落地,不斷推進算法在不同行業(yè)實際生產(chǎn)環(huán)境中的應用產(chǎn)生價值,讓AI更好更多更快的服務于社會生產(chǎn)的方方面面。
責任編輯:pj

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