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篇论文入选,商汤科技43篇论文横扫2017全球顶级视觉学术会议

原标题:商汤 37 篇论文入选 ECCV 2018,开源 mm-detection 检测库

澳门新匍京客户端下载,数据显示,中国学者发表的关于深度学习的期刊论文数量已超过美国。今年ICCV
接收论文中,有40%的第一作者都是华人,而商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室发表的论文及实习生竞赛的成绩也让华人学者的崛起再次受到瞩目。

ECCV 还在继续进行当中,雷锋网 AI
科技评论也有多个角度的论文解读、会议动态文章。更多信息请继续关注。感谢中国科学院自动化研究所杨阳提供的现场资讯。返回搜狐,查看更多

此外,在 ECCV 期间,香港中文大学-商汤联合实验室还开源了检测库
mm-detection(
Faster RCNN,Mask RCNN 和 R-FCN
等,以及各种新型框架,从而大大加快检测技术研究的效率。返回搜狐,查看更多

意大利是文艺复兴的发源地,汤晓鸥教授在活动上发表了以《人工智能的中国式文艺复兴》为题的演讲。汤晓鸥教授表示,14世纪到17世纪的文艺复兴,一个必要条件就是对原创的尊重。如今中国人工智能领域也正在兴起一场文艺复兴,其中最关键的因素就在于“原创”。凭借对原创的坚持,商汤科技打造了中国自主研发的深度学习平台。也正是对原创的追求,不仅令商汤科技在诸多计算机视觉前沿技术领域上取得研究突破,也在落地应用方面实现迅速发展,成为中国最大的人工智能算法供应商。最后,汤晓鸥教授将人工智能的国际竞争比作“上甘岭战役”,正因为华人学者们对原创研究孜孜不倦的坚守,才有了华人力量在CV技术领域的崛起。

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雷锋网 AI 科技评论消息,9 月 8 日-14 日,2018 欧洲计算机视觉大会(ECCV
2018)在德国慕尼黑召开,ECCV 每两年举办一次,与 CVPR、ICCV
共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议,每年录用论文约 300 篇。根据 ECCV
2018 宣布的最终结果,商汤科技及联合实验室共有 37
篇论文入选,主要集中在以下领域:大规模人脸与人体识别、物体检测与跟踪、自动驾驶场景理解与分析、视频分析、3D
视觉、底层视觉算法、视觉与自然语言的综合理解等。此外,商汤科技在 2018 年
COCO 比赛物体检测(Detection)项目中夺得冠军,开源 mm-detection
检测库。凭借以上事项,商汤科技在雷锋网旗下学术频道 AI
科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。

随着深度学习和计算机神经网络的快速发展,人工智能企业想要形成技术壁垒保持领先,最关键的制胜因素就是人才。在商汤科技这个博士密度最高的中国企业、人工智能领域的科学家豪门,实习生不仅可以直接接受顶级科学家的辅导,还能运用所学知识和创新去挑战一些具有世界影响力的事情。

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

在入选论文《量化模仿-训练面向物体检测的极小 CNN 模型(Quantization
Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object
Detection)》中,提出了一种简单而通用的框架—量化模仿,来训练面向物体检测任务的极小
CNN 模型。作者提出联合模仿与量化的方法来减小物体检测 CNN
模型的参数量实现加速。在有限计算量的限制下,该框架在 Pascal VOC 和 WIDER
Face 数据集的物体检测性能均超越了当前物体检测的先进水平。

通过不断强化与清华大学、中国科技大学、浙江大学、上海交通大学、香港中文大学等名校的合作,商汤科技保持了对前沿技术的敏感和基础技术的研发先手。而产学研一体化为商汤的基础技术研发也奠定了坚实的基础,过往两年,在CVPR、ICCV和ECCV全球三大计算机视觉顶级会议上,商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室发表的论文数量高达76篇,超过世界伯克利大学、斯坦福大学、麻省理工等国际名校及Google、Facebook等国际巨头。

  • 用于大规模图像搜索的无线嵌入与弱几何一致性

在商汤入选 ECCV 2018 论文《人脸识别的瓶颈在于数据集噪声(The Devil of
Face Recognition is in the
Noise)》中,对于现有人脸数据集中的标签噪声问题进行了深入研究,对
MegaFace 和 MS-Celeb-1M
数据集中的噪声特性和来源做了全面的分析,发现干净子集对于提高人脸识别精度效果显著。

业内人士分析认为,以商汤科技为代表的中国人工智能学术研究力量已经崛起。当然,要推动人工智能的发展,除了发展基础研究,还要与实际应用场景紧密结合。大学的研究教育,也需要与企业一起联合,学术界与工业界的真正融合才能引发新一轮产业变革。商汤科技自成立以来一直践行产、学、研一体化的路线,并以“坚持原创,让AI引领人类进步”为使命,专注于技术创新和人才培养,打造中国科技新力量,与国际巨头在AI领域争相斗艳。

最佳论文奖(Best Paper Award,一篇)

在 test-dev
上,商汤团队对上述框架进行了全面测试,其中单模型和多模型(最终提交的结果来自于五个模型混合的框架)的
mask AP 分别达到了 47.4% 和
49.0%,比去年冠军(也是商汤团队获得)的结果(44.0% 和 46.3%)有约 3
个百分点的明显提高。在传统的基于检测框的指标 bbox AP
上,这个新的框架也分别达到了单模型 54.1% 和多模型的 56.0%
的性能,比去年冠军的结果(50.5% 和 52.6%)也有较大的提升。

科学家豪门“出贵子” 商汤培养实习生有道

Group Normalization

责任编辑:

据了解,商汤科技的实习生刘枢在ICCV期间举办的MS COCO(Microsoft Common
Objects in
Context,常见物体图像识别)Workshop上,摘取了三项比赛的一个冠军(Segmentation)及两个亚军(Detection和Keypoint)。在Keypoint
Challenge上商汤科技实习生取得的单模型的最高识别率,仅靠单一模型就接近多模型的融合结果,由于计算复杂度的限制,在工业应用中单模型更具实用价值。

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