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高德娱乐主管:ICCV 2.019论文贡献翻了一番,达到

日期:2019-03-27 21:58

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新智源人工智能技术峰会 倒数计秒 2

新志远将于3月27日在北京泰富酒店举行 2019新致远人工智能技术峰会- 智能云? 核心世界 " 聚焦智能云和人工智能芯片的发展重塑未来人工智能世界格局。

与此同时,辛致远将发行多种现场权威出版物。 人工智能白皮书 注重产业链的积极创新,帮助中国在世界级人工智能竞争中高德。

参与者的二维码:

新智慧元原创

来源:推特

编辑:金磊

[新智慧园简介] 昨天,2019年国际竞争理事会在推特上发布了今年会议的投稿情况:共收到4,328份投稿,比上一届会议增加了一倍。根据迄今公布的数据,中国科学院和清华大学的提交数量分别超过了微软和谷歌,分别为237份和175份。

可怕的! 2019年国际化学品安全方案提交的数量翻了一番!

国际计算机视觉会议是计算机视觉领域三大顶级会议之一,每两年在世界范围内举行一次。 ICCV论文的招聘率很低 ,被公认为三大会议中的最高级别。

昨天,2019年ICCV官方推特发布了今年收到的消息 提交文件

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推特链接:

https : / / Twitter。com / ICCV19 / status / 1109353497856802816

ICCV今年收到了大量的提交材料。 4328篇文章 ,创下历史纪录。! 更值得注意的是,上一份国际简历今年的提交数量仅为2143份 两倍

2019年中国科学院和清华大学在提交数量上遥遥领先。

就在发布投稿人总数之后,2019年国际天主教青年会官方推特也发布了投稿人分布:

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推特链接:

https : / / Twitter。com / ICCV19 / status / 1109735362757312512

辛志远对此做了简单的安排:

  • 中国科学院 : 237篇文章;

  • 清华大学 : 175篇文章;

  • 微软: 103篇文章;

  • 谷歌: 100篇文章;

  • 苏黎世联邦理工学院: 99篇文章;

  • 华为 : 91篇文章;

  • Facebook: 85篇文章;

  • 加州大学伯克利分校: 82篇文章;

  • 牛津大学: 70篇文章;

  • 斯坦福: 58篇文章;

  • 麻省理工学院: 53篇文章;

  • Adobe: 53篇文章;

  • 首尔大学: 49篇文章;

  • 韩国高级科学技术研究所: 48篇文章;

  • 百度 : 47篇文章;

  • 卡内基梅隆大学: 45篇文章;

  • 伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校: 39篇文章;

  • 法国国家计算机和自动化研究所: 36篇文章;

  • 康奈尔大学: 32篇文章;

  • 亚马逊: 31篇文章;

  • 马克斯·普朗克出版社: 29篇文章;

  • Epfl _ en: 25篇文章;

  • 苹果: 1篇文章。

以上是2019年国际竞争理事会官方推特迄今发布的每个提交组织提交的论文数量。

中国科学院 清华大学 提交的数量远远超过微软和谷歌,分别达到237份和175份。国外大学的捐款最多的是苏黎世联邦理工学院和加州大学伯克利分校,分别为99和82。

从企业的角度来看,微软和谷歌分别贡献了103篇和100篇文章。国内企业 华为 提交的最高数量为91份。 第二是 百度 47篇文章。

从迄今发表的论文数量来看,今年中国的大学和企业在ICCV方面取得了非凡的成就。然而,正如刚才提到的,国际简历表的纸张招聘率很低。辛志远也祝愿中国的大学和企业在这里取得良好的成绩。!

ICCV 2017会议综述:崛起的中国

在上次会议的所有统计数据中( I。e。或许最引人注目的是中国的崛起。

根据投稿人的电子邮件地址,844篇论文(近40 % )来自中国,934篇来自美国,排名第一。从提交的数量来看,中国和美国也遥遥领先。

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其中,提交数量最多的组织是清华大学,超过了芝加哥大学、谷歌和麻省理工学院。上海交通大学和北航分别排名第八和第九。

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根据辛致远的粗略统计,2017年收到论文的第一批作者中有40 %是中国人。

虽然不是所有的人都是中国人,但我们也在上一届国际简历的主席团队中看到了熟悉的名字。微软亚洲研究院首席研究员齐内克是上一届国际竞争理事会的主席之一。两位研讨会主席,一位是微软的成炳康,另一位是俞静怡,特拉华大学、上海科技大学的教授,他计划主持CVPR 2019项目。

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ICCV 2017热门词汇: 辛致远对2017年《国际简历》招聘论文的标题进行词频统计,“深度学习”、氮化镓、识别和检测仍然是热门词汇。

当然,在上一次的国际简历中,最大的亮点无疑是何明凯横扫了两个最好的论文。

iccv 2017 最佳论文奖 (马尔奖)颁发给脸书人工智能实验室( FAIR )何明凯等人。论文《面具与有线电视新闻网》。

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2017年美国有线电视新闻网最佳论文

这篇论文的标题非常简洁,即《面具之声》( Mask R-CNN ) :

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摘要

我们提出了一个概念简单、灵活且通用的对象实例分割框架。我们的方法可以有效地检测图像中的目标,并为每个实例生成高质量的分割掩码。我们称这种方法为掩码( Mask R-CNN ),它是快速R-CNN的扩展,也就是说,在现有的边界框识别分支上增加了一个并行的预测对象掩码分支。 面罩式无线局域网的训练简单,比快速无线局域网的开销稍大,运行速度为5 fps。 此外,面具可以很容易地扩展到其他任务,如判断一个人在同一帧的姿势。

我们在COCO竞赛的三个任务中取得了最好的结果,包括实例分割、包围盒目标检测和关键点检测。在不使用其他技能的情况下,蒙克R -有线电视新闻网在每项任务上都优于现有的单一模式,包括优于可可2016的获胜模式。我们希望这一简单有效的方法将成为一个可靠的基准,并有助于今后对案例级鉴定的研究。

图1 :用于实例分割的掩码无线网络框架

蒙版区域神经网络在概念上非常简单:快速区域神经网络对于每个候选对象都有两个输出,即一个类标签和一个边界框偏移值。作者在快速无线局域网上增加了第三个分支,即输出对象掩码。因此,《面具》是一个自然而直观的想法。但是,添加的遮罩输出不同于类输出和边界框输出,这需要提取对象的更精细的空间布局。掩模电阻抗有线电视新闻网的关键要素包括像素对像素的对准,这是快速/快速电阻抗有线电视新闻网的主要缺失部分。

最佳学生论文 它也是由FAIR团队写的,第一部作品是林宗义。值得一提的是,他明凯也参与其中,值得成为一个伟大的上帝。

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ICCV 2017最佳学生论文被提交给了FAIR的“密集物体探测焦点损失”

摘要

目前,最精确的目标检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法,将分类器应用于一组稀疏的候选目标位置。相比之下,当应用于规则密集的可能目标位置的采样时,单级检测器具有更快和更简单的潜力,但是到目前为止,单级检测器的精度落后于两级检测器。在本文中,我们讨论了这种情况的原因。

我们发现在训练密集探测器的过程中,前景-背景类别的极度不平衡是造成这种情况的主要原因。我们建议通过改变标准交叉熵损失来解决这个类不平衡问题,从而减少分配给明确分类样本的损失权重。我们提出了一种新的损失函数:焦点损失( Focal Loss ),它将训练集中在一组稀疏的硬样本上,以防止大量简单的负样本在训练过程中淹没检测器。为了评估这种损失的有效性,我们设计并训练了一个简单的密集目标探测器视网膜。我们的研究结果表明,当使用焦损训练时,视网膜能达到单级检测器的检测速度,同时,它超过了目前所有技术水平的两级检测器的精度。

我希望在今年的国际竞争大会上,中国的大学和企业仍然会大放异彩。!

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2019年[新智慧人工智能技术峰会倒计时 2 天数]

2019年3月27日,新志远在北京泰富酒店重新集结人工智能举办人工智能开幕式——2019新志远人工智能技术峰会。峰会将于 智能云? 核心世界 “以智能云和人工智能芯片的发展为主题,重塑未来人工智能世界格局。

与此同时,辛志远将在峰会现场发表一些权威声明。 人工智能白皮书 关注产业链中的积极创新,评论人工智能独角兽的影响,帮助中国在世界级人工智能竞争中高德。

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活动链接: http://hdxu。cn / 9Lb5 u

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