当前位置:首页 > 企业新闻
华人科学家一人斩获三篇CVPR论文!曾主持天猫精灵开发,技术成果或将产品化
时间:2021-01-19 来源:亚博网赌提款秒到的 浏览量 18497 次
本文摘要:最近,美国夏威夷刮起了“阿里旋风”。

最近,美国夏威夷刮起了“阿里旋风”。在淘宝的“搞笑”让外国工程师叫好并使用好之后,被送到阿里巴巴的人工智能实验室,总共有三篇论文入选CVPR 2017。CVPR被科技界称为“春晚”,是近十年来计算机视觉领域最具影响力和综合性的顶级学术会议。它是由电气和电子工程师协会(IEEE)赞助的,这是一个仅次于世界的非营利性专业技术协会。

2017年,谷歌学者根据论文中提到的家长率排名,CVPR在计算机视觉领域排名第一。根据CVPR评审团的数据,今年CVPR评审了2620篇文章,最终包括783篇文章,接受率为29%。

亚博网赌提款秒到的

阿里巴巴人工智能实验室评选的三篇论文,有杰出科学家王刚的深度参与,对深度自学和计算机视觉中涉及的情境模拟、场景分割、不道德解读等问题,明确提出解决方案。王刚回应记者,“这三篇论文都来自深度自学中的应用场景,未来会通过人工智能实验室推出,比如家庭安全监控场景”。

王刚于2017年3月重新加入阿里巴巴人工智能实验室,也是一名杰出的科学家,负责管理机器学习、计算机视觉和自然语言解释的研发。他曾经是南洋理工大学的终身教授,也是人工智能领域的顶级杂志《IEEE模式分析与机器智能学报》的副主编。曾受邀成为国际计算机视觉会议等人工智能顶级学术会议的领域主席,在深度自学算法领域有着深厚的研究积累和国际权威。

2016年,由于他在深度神经网络设计方面的突出贡献,成为《麻省理工技术评论杂志》投票选出的亚洲35岁以下青年创造力奖十大获奖者之一。以下是对三篇论文的理解。

1.总结了显著性目标检测中深度水平集在显著性目标检测中的应用:如图所示,A为输出图像,B为显著性区域对应的地面真值,C和D对应深度网络对于BCE损失训练和水平集方法的效果,E对应论文的方法;可以看出,e在拆分细节上特别类似于地面真实,效果更好,细节提升显著。显著目标检测需要帮助计算机找到图片中最显著的区域。

有效的图像分割和图像的语义属性对于显著目标检测非常重要。通过南洋理工大学与阿里巴巴人工智能实验室的合作,提出了一种深度网络融合的水平集方法,将分裂信息与语义信息相结合,取得了良好的效果。水平集方法是处理遮挡运动界面随时间演化过程中几何流形变化的有效计算工具,后来被用于图像分割算法中。

亚博网赌提款秒到的

深度自学习需要对显著对象的语义属性进行良好的建模,然后进行显著对象检测。然而,语义属性信息越多,分裂边界的低层信息越不准确。

本文将深层网络和深层集合巧妙地结合在一起,利用低层的边界信息和高层的语义信息,实现了显著目标检测领域的最新成果。2.用于3d动作识别的全局上下文感知注意lstm网络将全局上下文注意机制引入到宽短时记忆网络的3D动作识别中:如图所示,3D动作识别需要帮助计算和更好地解释人类动作(最左边的单词),可以作为未来嵌入式系统的补充。3D运动识别需要帮助计算机更好地分析人的动作,为多样化的嵌入式系统获得更好的自由选择。一个好的三维运动识别系统,必须在时间(运动必须有一定的延迟)和空间(结构)上处理运动信息。

LSTM(Wide Short-Memory Network)需要很好地对动态的、相互依赖的时间序列数据(如人体3D动作序列)建模,注意机制需要更有效地获取数据中的结构信息,从而 在南洋理工大学、北京大学和阿里巴巴人工智能实验室的合作下,本文整合了LSTM和情境注意机制,明确提出了一个新的LSTM网络:GCA-LSTM(全球情境感知注意LSTM);用于对动作序列中有效的全局上下文信息(时间信息和空间信息)建模,进而扩展三维动作识别。同时,本文明确提出了一种循环注意机制,用于递归地提高注意模型的效果。该方法在三个主流的三维运动识别数据集上的效果优于现有技术。3.场景式Camn:基于上下文注意的记忆网络带迭代反馈的场景标注引入系统递归上下文注意机制记忆网络在场景分割中的应用:如图,这是场景分离在自动驾驶中的应用。

通过分割道路场景,可以辅助无人机分析该区域哪个部分可行(如图粉色部分)。场景分割有着广阔的应用前景,比如自主车辆通过场景分割提供可行区域,比如室内机器人通过场景分割知道室内物体的产生。场景分割对待分割区域周围的区域和全局信息有很强的依赖性,但这种依赖性是动态变化的(即使同一区域在不同场景中对周围信息的依赖性不同),因此动态了解不同区域的依赖性和图像全局上下文特征的使用非常重要。

通过南洋理工大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和阿里巴巴人工智能实验室的合作,本文通过自学习注意机制网络描述了不同区域之间的依赖关系,并提供了包括上下文信息在内的特征。此外,通过引入递归对系统来调整注意机制网络的输入,以获得更好的包含上下文的特征。在场景分离任务中,上述方法与目前最先进的算法相比取得了非常好的效果。

允许禁止发表的原创文章。以下是发布通知。


本文关键词:亚博网赌提款秒到的

本文来源:亚博网赌提款秒到的-www.yadnj.com

版权所有益阳市亚博网赌提款秒到的科技有限公司 湘ICP备11357870号-9

公司地址: 湖南省益阳市新华区瑞赛大楼31号 联系电话:098-49042061

Copyright © 2018 Corporation,All Rights Reserved.

熊猫生活志熊猫生活志微信公众号
成都鑫华成都鑫华微信公众号