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

(2)通过特征导引产生稀疏锚点,而不是使用传统的规则分布的密集锚点。这种特征导引的方案使得锚点的投放更为精准,平均召回率提升了超过10个百分点。

坚持原创技术创新 华人AI研究力量崛起

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中新网10月30日电 华人学者7月在夏威夷CVPR
掀起的中国风尚未完全褪去,近日又在水城威尼斯ICCV
引爆中国学术研究风暴。中国最大新锐AI企业商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室,继以23篇论文横扫CVPR后,又以20篇论文力压群雄称霸ICCV。

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(1)新的多任务混合级联架构(hybrid
cascade)。通过把不同子任务进行逐级混合,这种新架构有效地改善了整个检测过程中的信息流动。

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。

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

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。

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。

Group Normalization

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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。

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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。

科学家豪门“出贵子” 商汤培养实习生有道

  • 组归一化
  • 论文作者:Facebook
    人工智能研究院吴育昕、何恺明。(又双叒叕是何恺明,往期最佳论文奖已经有
    ICCV 2017 最佳论文以及两次 CVPR
    最佳论文,可以说是最亮眼的华人研究人员之一了)
  • 论文内容:雷锋网 AI 科技评论往期文章介绍过这篇论文的重点内容,参见
    这里
  • 论文地址:

在 2018 年的 COCO
比赛中,商汤科技研究员和香港中文大学-商汤联合实验室同学组成的团队在物体检测(Detection)项目中夺得冠军。在此次竞赛中,商汤团队开发了如下三项全新技术,获得了大幅度的性能提升:

据了解,在本届ICCV期间,商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室还特别举办了商汤科技专场活动。香港中文大学信息工程系教授、中国科学院深圳先进技术研究院副院长、商汤科技创始人汤晓鸥,香港中文大学教授、麻省理工博士林达华与诸多前来参加ICCV的亚洲学者齐聚一堂,共同分享了对人工智能和计算机视觉技术研究的思考和见解。

  • www4288com新萄京赌场 ,根据 RGB 图像检测 6 维位姿的隐式三维朝向学习
  • 论文摘要:作者们提出了一个 RGB
    彩色图像处理系统,它可以进行实时的物体检测与 6
    维位姿估计。其中的全新的三维朝向估计器是基于降噪自动编码的一个变种,然后借助「任务随机化」(domain
    randomization)技巧用 3D
    模型的模拟视角进行训练。这个所谓的「增强自动编码器」相比现有的方法有数个优点:它不需要真实的、标注过位姿的训练数据,它可以泛化到多种不同的测试传单器上,并且天然地就可以处理物体和视角的对称性。这个模型学到的并不是从输入图像到物体位姿的显式映射,实际上它会根据图像样本在隐含空间内建立一个隐式的物体位姿表征。基于
    T-LESS 和 LineMOD
    数据集的实验表明所提的方法不仅比类似的基于模型的方法有更好的表现,而且表现也接近目前顶级的、需要真实的位姿标注图像的方法。
    • 论文地址: