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中国团队在世界视觉识别大赛中击败谷歌 刷新世界纪录

  • 作者:本站
  • 时间:2019-06-09
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简介 图二:汤晓鸥(前排左五)、王晓刚(前排右三)教授带领的DeepID和DeepID-Net团队计算机的前沿领域,由于数据和资源等方面的限制,一向是工业界剧透争夺的天下,如微软、谷歌、facebo

中国团队在世界视觉识别大赛中击败谷歌 刷新世界纪录

图二:汤晓鸥(前排左五)、王晓刚(前排右三)教授带领的DeepID和DeepID-Net团队计算机的前沿领域,由于数据和资源等方面的限制,一向是工业界剧透争夺的天下,如微软、谷歌、facebook、百度等。 但这次击败巨头的,却恰恰是一支学术界精英团队,由香港中文大学的欧阳万里、王晓刚、汤晓鸥教授等人带队。

一般来说,ImageNet中很关键的一点,是运算数据所需要的超大计算量和漫长的测试周期。

按照原有流程,基于单卡NVIDIATeslaK40GPU,在ImageNet完成一次完整的训练和测试大概需要三周;但对于互联网巨头们来说,基于大规模的CPU/GPU集群,会使这个周期大大缩短——前提是拥有强大的计算资源支撑。 为了和工业巨头比拼,学术科研小组走了另外一条路径。 比如DeepID-Net团队,就创新了物体检测的整个流程和模型本身,通过新的形变层、提出新的特征预训练策略、缩短训练和测试周期等方式,不仅大大加快了研发速度,更提高了物体检测的准确率。 战胜谷歌、Facebook等只是一个开始。

DeepID-Net的成功,证明了深度学习不仅仅是数据和计算资源的堆砌,其在理论和算法上都有着巨大的发展空间,而这恰恰是众多学术精英团队的优势所在。 IEEE模式分析与机器智能汇刊(PAMI)的前主编RamaChellappa引用《圣经》故事形象,评价DeepID-Net团队的工说:“你们与谷歌的竞赛令我感到着迷。 你们是牧羊人大卫,谷歌是巨人歌利亚。

大卫和歌利亚都有各自的优势。

我们也希望这样的竞争持续进行下去,众多来自学术界和工业界的团队通过各自的努力,从不同的方面推动深度学习和计算机视觉技术的进步,不断将人工智能推上新的高峰。 ”。

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