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CVPR 2019丨亮相长滩,码隆yabo2008.con多元引领零售视觉研究

发表于:2019-06-24 15:48 作者: 来源:

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全球计算机视觉顶级会议CVPR 2019已于6月20日在美国长滩顺利落幕。从日前公布的获奖论文中,我们能够发现华人声音在该领域愈为响亮,研究成果也备受关注。与此同时,也有更多的前沿研究在工业界进一步落地,实现创新价值。

作为今年大会的黄金赞助商,码隆yabo2008.con在CVPR 2019上不仅发表了关于深度度量学习的研究工作,还与 Google Research等顶级研究机构合办了FGVC6 Workshop,主办有近百支队伍参加的细粒度商品识别挑战赛。同时,在与兄弟公司合办的「CVPR 2019群星闪耀精英晚宴」晚宴上,业界领军人物、明星创业公司,以及500多位计算机视觉研究者齐聚一堂,共话技术当下与未来。?

打造史上最强商品识别竞赛

今年,码隆yabo2008.con在CVPR 2019与Google Research参与合办了The 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop(第六届细粒度视觉分类研讨会),并主办了其中iMaterialist Challenge on Product Recognition(细粒度商品识别图像分类挑战赛)。

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该挑战赛共涵盖2019类SKU,有超过一百万图像数据,是CVPR迄今数据规模最大、种类最多的商品识别竞赛。相较去年挑战赛,今年的图片数量和商品数据类别分别是去年的5倍和40倍,挑战性相应也有大幅度提升。 两个月的赛程中,全球共有96支队伍、152位选手通过1600次提交参加了竞赛。6月17日,在CVPR 2019 FGVC6 Workshop上,码隆yabo2008.con正式宣布大赛前三名分别为京东AI研究院、美团点评和东信北邮。

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通过主办此次竞赛,码隆yabo2008.con希望能够引发学界和产业界对商品识别这一技术领域的更多关注,共同探究提升细粒度物体识别的算法性能,探索出更好、更强的技术路径。

接收论文提出图像检索新范式

6月19日,码隆yabo2008.con的CVPR 2019 接收论文“Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning”在Poster环节进行展示,并引发众多关注。

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此前,针对图像搜索任务设计损失函数并没有统一的框架,很多研究者都通过直观理解尝试新的损失函数。但在码隆yabo2008.conCVPR 2019接收论文“Multi-Similarity Loss with General Pair Weighting for Deep Metric Learning”中,研究者探索了图像搜索的核心问题:即如何为损失函数的设计提供一个标准框架,将该领域近十年的损失函数都统一在该框架下,从而通过深度度量学习实现更优质的图像检索。

General Pair Weighting(GPW)是一种通用样本对加权框架,它希望从底层理解图像检索中的损失函数(深度度量学习)。简单而言,GPW 通过梯度分析将深度度量学习转化为样本对的加权问题,为理解基于样本对的损失函数提供了统一的视角和有力的工具。

晚宴集聚五百CV精英畅谈技术未来

6月19日晚,在长滩 Hilton 酒店宴会厅,码隆yabo2008.con与将门投资、文远知行、禾赛yabo2008.con、帷幄 、暗物智能联合举办一年一度的精英晚宴。因为CVPR的召开,整个长滩市都因为近万位参会者的到来而变得有活力热闹了起来,而我们的晚宴也如约迎来了500多位学者伙伴们。

活动现场,码隆yabo2008.con联合创始人兼CTO码特(Matt Scott)进行了分享,介绍了码隆yabo2008.con在计算机视觉商品识别领域研发及落地的实际情况。在展望技术未来时,码特说道:“我们期待着技术能够辅助未来生活变得更加美好。比如在将来,技术将使零售等行业发生巨大的变革,效率提高、成本降低和体验优化都势在必行。期待更多研究者能够加入码隆,通过将研究成果与实际产业相结合,带来更多创新价值。”

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同场,四位来自工业界和学术圈的老师们——便利蜂副总裁、人工智能研究院院长、首席科学家华刚,阿里巴巴副总裁/达摩院城市大脑实验室主任华先胜,上海交通大学教授卢策吾,以及字节跳动人工智能实验室总监王长虎,与将门创投CEO高欣欣圆桌共话计算机视觉的当下与发展,以及今天在座的这一代学者所承载的历史使命。

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结语:

CVPR 2019已是码隆yabo2008.con连续第三年深度参与全球计算机视觉顶级会议CVPR。通过发表论文、举办研讨会、主办挑战赛、召集聚会等多种形式,码隆yabo2008.con希望能够引发学界和产业界对商品识别相关领域的更多关注,共同探讨商品识别技术未来的发展路径和可能性。如今,从研发设计到应用落地,正因为有更多顶尖计算机视觉学者的全心投入和前沿研究,才共同将技术的边界不断延伸,商品识别相关研究的价值也正在实际应用中不断深化体现和被认可。

潜心前沿研究,关注技术应用,期待我们明年再相聚CVPR 2020!

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