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商汤 三7 篇散文入选 ECCV 201八,开源 mm-detection 检查评定库

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

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。

Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image
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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

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。

Semi-supervised On-Line Boosting for Robust Tracking

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坚持原创技术创新 华人AI研究力量崛起

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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:

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。

  • 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:

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此前,商汤科技的实习生刘枢、潘新钢、李晓潇、张熠还在7月举办的CVPR期间摘取了四项赛事的桂冠,包括视频分割领域最具权威的DAVIS视频分割竞赛、北美著名高校和自动驾驶团队组织的图森杯车道线识别竞赛、著名国际自动驾驶组织Mappillary
Research
和普林斯顿大学组织的LSUN17大规模街景场景理解竞赛-语义分割及物体分割竞赛,这些技术未来可以广泛应用在自动驾驶等领域,具有非常强的实用性。

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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。

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。

Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB
Images

(3)采用一种新型的FishNet网络结构,它有效地保留和修正多个尺度的信息,能更有效地用于图像级,区域级,以及像素级预测任务。

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。

Koenderink 奖 – 时间检验奖(两篇,来自 ECCV 2008)

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