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从学术研究到应用落地,这6位计算机视觉大咖在CV专场上都讲了什么?|CCF-GAIR2018|鸭脖官网

发布时间:2021-06-08    来源:鸭脖官网21165

本文摘要:(公共编号:2018年全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开会议,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,由香港中文大学(深圳)主办,宝安区政府大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界和投资界三大领域的顶级交流盛会CCF-GAIR2018沿袭了前两届的顶级阵容,获得了1个主会场和11个专业场所(仿生机器人专业场所机器人行业应用于专业场所计算机视觉专业场所、智能安全性专业场所、金融科学技术专业场所、智能驾驶专业场所、NLP专业场所、AI芯片专业场所、IoT专业场所、投资者专业场所)的非常丰富的平台,希望三界参加者从产学研究的多个维度中提供更加展望和落地性结合的会议内容和现场体验。

(公共编号:2018年全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开会议,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,由香港中文大学(深圳)主办,宝安区政府大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界和投资界三大领域的顶级交流盛会CCF-GAIR2018沿袭了前两届的顶级阵容,获得了1个主会场和11个专业场所(仿生机器人专业场所机器人行业应用于专业场所计算机视觉专业场所、智能安全性专业场所、金融科学技术专业场所、智能驾驶专业场所、NLP专业场所、AI芯片专业场所、IoT专业场所、投资者专业场所)的非常丰富的平台,希望三界参加者从产学研究的多个维度中提供更加展望和落地性结合的会议内容和现场体验。6月30日,CCF-GAIR大会展开到第2届,计算机视觉专业场所如期举行。

本专场由上午场计算机视觉前沿和智能视频和下午场计算机视觉和医疗视频分析两个主题构成。本文是计算机视觉专场上半场的精选内容。在上午的主题演说中,香港科技大学电子和计算机工程系助理教授、RAM-LAB主任刘明出演了主持人。在他的串联下,香港科学技术教授许可龙、科学技术最高科学家孙剑、云从科学技术领导人姚志强、至技首席执行官任鹏、云天激励飞首席科学家王孝宇、商汤领导创始人林达华等学术界、工业界许多大牛展开了深度共享,既有计算机视觉技术的尖端研究动态,也有技术落地方向。

首先出现的是港科大教授授权龙。*香港科技大学教授、ICCV2011主席、IEEFellow的权龙权龙教授今天分享的主题是计算机视觉、识别和三维重建,他主要从三个方面进行说明,分别是计算机视觉的基础、计算机视觉的变迁和发展,以及计算机视觉最近的进展。他说,由于深度自学技术的发展,人工智能非常热,计算机视觉作为人工智能的领域,异常热。

人工智能的目的是让计算机看、听、读,其中最重要的部分之一是图像。权龙教授指出,视觉是人工智能的核心领域,视觉占人类感觉系统的80%,也是最难的部分。他还指出,计算机视觉是推进人工智能革命的决定性技术。其次,权龙教授非常简单地总结了计算机视觉的变迁和发展。

在20世纪70年代和80年代,计算机视觉得到了最初的发展。权龙教授回应说,他幸运地在20世纪80年代参与了工作。

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当时,他主要做一些非常简单的物体分类工作,并通过一些特点来做。从90年代到2000年,变化再次发生,以前提取了一些特征点,这几年开始回顾几何学问题,几何学是三维重建,这推进了很多工作以点为基础,必须对点进行说明。

这是推进计算机视觉发展的最重要的事情。到了2012年以后,计算机视觉转移到卷积神经网络时代,该领域再次发生了翻天复地的变化,基本上是指特征不同的算法被CNN统一。CNN有从末端到末端的好处,构筑比较简单。在谈到计算机视觉的发展问题时,权龙教授回答说,现在每个人都在识别,但并不代表所有计算机视觉,识别只是一部分。

为了实现一些互动和感觉,必须完全恢复三维,在识别的基础上,下一个水平必须是南北的三维重建。对于这一领域,权龙教授和他的研究团队已经做了很多工作,取得了一定的成绩,在四月,他们获得了两个计算机视觉排行榜的世界第一。当然,目前深度自学推广下的计算机视觉技术还有很多严重的不足和挑战,更多的业内研究研究者大力探索,尤其是卷积神经网络发展回到更高维度的时候。

*科学技术的最高科学家、研究院院长孙剑之后,科学技术的最高科学家孙剑登场,共享了他眼中的云、末端、核心视觉计算。科学技术正式成立已有7年,仍专注于计算机视觉感觉领域。计算机视觉非常简单,如果能让机器看到,机器能解读图像和视频,我们能做什么?对于这个问题,孙剑和无视的答案是能量亿万相机,应用于所有领域的相机都没有智能,无论是云、终端还是芯片。

孙剑回答说,一直在研究计算机视觉的几个核心问题,包括分类、检查和分割,分别识别一张图、一张图的区域和一张图的各像素,其中分类是特别核心的工作。输出视频时,必须利用帧与帧之间的时间关系来识别。

孙剑详细讲述了计算机视觉的历史,在他看来,计算机视觉的发展是研究图像如何描绘Repreentation的历史。在20世纪80年代,早期神经网络已经成功地应用于人脸和文字识别,但当时只限于这两个领域,所以很难定义什么是图像。

2000年初,在深度自学流行之前,有一种方法很受欢迎。那是在Feature-based上,在照片中提取Feature,分析它是深度自学前最差的方法。但是,该方法仅次于两个缺点:一是整体非线性转换,向量转换次数有限,二是其中大部分参数都是人工设计的,包括Feature。今天转入深神经网,这两个缺口都补了。

一是整个非线性转换可以非常多次,因此具有非常强的识别能力,二是所有参数都是领导训练,这两点确实需要深度神经网络取得非常好的效果。孙剑在微软公司时明确提出的152层ResNet,首次在ImageNet上达到了人的能力。从2012年开始,经常出现各种Net。孙剑从计算平台的角度对这些Net进行了非常简单的分类,分别是云、终端、芯片三个不同的计算平台。

谷歌Net、ResNet在云上的谷歌MobileNet和去年明确提出的ShuffleNet,也有在芯片上的Net,例如BNN和明确提出的DorefaNet。孙剑对ShuffleNet的构造进行了更详细的说明,这个神经网络是专门为手机末端设计的。今年他们还设计了第二版的ShuffleNet,放弃了分组卷积的思想,引进了新的方法,以非常简单的构造来实现。针对目前分平台分别设计涉及网络的现状,孙剑相信未来不会出现MetaNet,需要统一解决各平台神经网络设计和优化问题。

最后,孙剑简单说明了在云、终端、核心三个平台上进行的计算机视觉应用,包括脸部识别、车辆识别、脸部缴纳、智能安全、智能金融等。*云从科学技术领导的创始人姚志强云从科学技术领导的创始人姚志强上台,分享了作为人工智能视觉方案公司对行业的解释和公司的进展。他指出,人工智能仅次于作为巨大的计算资源、智力资源和广泛应用之间的桥梁。

自2015年正式成立以来,云从科学技术已经将企业最重要的定位瞄准嵌入式领域,但人工智能技术、服务和生态的解读经过了很多思考。姚志强指出,某人工智能企业必须集中技术资源、数据资源、平台、入口和资金,寻求缓慢的发展,一些成熟期企业不向创业公司开放技术,后者在其中的某个场景下工作。数据资源优势的累积也是最重要的,还有平台资源,目前云从的众多人工智能服务都是通过云平台对外开放的。

目前,云在数据领域正式成立领先实验室提供行业内部数据,并在相应行业内部获得培训和服务。云还与政府有大数据等合作。

在银行方面,姚志强说,云从银行已经是业界第一个面部识别供应商,期待夹住更多的生态银行获得原始的智能银行服务。安全行业也有很多挑战,从安全性来看,安全行业涉及信息提供、加密、解密等简单挑战。未来,云不是定位于行业简化的公司,而是基于人工智能、嵌入领域的公司,通过现有资源扩大更多的行业,连接更多的行业和人。

*至高诸法科技领导创始人兼任CEO任鹏至高诸法科技首席执行官任鹏闲谈如何制作智能照相机产品。至高无上的法律技术致力于将计算计入视觉技术产业化,智能照相机作为载体,已经应用于智能交通、智能社区、安全等各个场景。任鹏说,全智能照相机是满足感觉所需的照相机,不同领域对场景的感觉市场需求不同。

任鹏用金字塔型叙述原始感官应用于场景,底层是像素,中间是对象,顶层是不道德的。但是,问题现在大部分应用于对象层,有很多还没有解决问题的像素层的问题。

例如,智能城市通过云识别结果进行决定,但前端图像模糊,识别错误,不影响决定和系统运营效率。总之,构建这种智能照相机的落地还包括光学、算法、生产三个难题。

在光学方面,目前智能摄像头光学评价行业的标准缺陷只是解决问题的硬件、结构、热设计、光学等问题,ISP(ImageSignalprocessing、图像信号处理)是摄像头的核心问题,智能摄像头和普通摄像头的区别在于,智能摄像头的ISP开发核心是基于物体的感觉。在算法方面,在嵌入式设备中开发智能照相机,首先是数据多样性、均衡性、场景适应性的触摸最重要,第二芯片方案的选择有很大的挑战。

在生产方面,供应链是不可避免的问题。不仅寄予了厚望的双眼深度照相机,还尝试了多传感器的融合等更多的感觉方案。*云天励飞首席科学家王孝宇云天励飞首席科学家王孝宇博士从其学术界到工业界的经验分享了关于AI应用的最重要的观点。

王孝宇博士2012年后在NEC。美国研究院开展了无人车、脸部识别研究,之后与李佳等领导成立了Snapchat研究院,专心研究计算机视觉在手机终端的应用。

重新加入云天励飞后,主要探讨AI新警务、AI、AI新社区、AI新零售。王孝宇博士指出,能够与人权交流的强大的AI有可能在百年后构筑,现在的人工智能给予的更好是基础性能的变化,享受更多的数据,创造更准确的模型,是现在人工智能的最主要进展。王孝宇博士以Snapchat和Facebook的竞争发展为例,描写了技术发展的时间节点很重要,技术几乎没有成熟期就不能落地,重要的是获得用户接受的产品,技术应用于寻找正确的角度和平台*商汤科学技术领导创始人、香港中文-商汤领导实验室主任林达华香港中文大学信息工程系助理教授、商汤科学技术领导创始人、香港中文-商汤领导实验室主任林达华教授在计算机视觉专表演说。商汤还受到资本的关注,这家创业公司为什么这么有魅力,大家都很奇怪。

林达华在现场作出反应,商汤能取得现在的成绩,其背后的香港中文大学多媒体实验室18岁的专心技术研究是必不可少的。林达华提到了大量数据、场景数据的积累和GPUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUPUUUUUUPUUUUUUPUUUUUUUPUUUUUUUUPUUUUUUPUUUUPUPUUUUPUUUPUPUPUUUUUPUUUPUUPUUUPUUPUUUUUUUPUUUUUUUUUUUPUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUPUUUUUUPUUUUUPUUUUUUUUUUUUUUUPUUUUUUUUUUUUUUUUUUUPUPUPUUUUUUUUPUUUUUUUUUUUUPUPUUUUPUUUUUUUUUUUPUUUUUUUUUUUPUUUUUPUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU同时,林达华总结了计算机视觉在过去几年的发展,他指出这项技术还有很多事情要做,还有很长的路要走。他指出了提高计算机视觉技术识别效率、降低数据成本、提高识别质量的三个方向。现阶段,计算机视觉仍然以粗放的方式发展,依靠刷数据、刷计算资源,取得高性能。

但是,未来必须进一步优化。他分享了商汤视频和自动驾驶的案例。

此外,目前计算机视觉研究仍然依赖人力标志,因此成本非常低。林达华指出,有必要改变构想,从数据和场景中寻求其自身包含的显示信息。在提高计算机视觉认知质量方面,必须探索更好的技术可能性。原始文章允许禁止发布。

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