CCCV 2017在津圆满举行 旷视助阵中国计算机视觉成长

2017-10-17 14:18 出处:其他 作者:佚名 责任编辑:huangying2

  10月12-14日,2017中国计算机视觉大会(CCCV 2017)在万丽天津宾馆举行。作为国内计算机视觉领域最主要的学术活动之一,CCCV 2017  邀请到了国内外知名的专家、学者做主题报告,介绍计算机视觉领域最新,最热的理论和方法的同时,也将学术界、产业界最前沿的学术动态、最新研究成果、创新思想和科学方法呈现给与会者,为从事计算机视觉研究的学生、教师和企业界研究人员提供了一场精彩的学术盛宴。

 

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  作为钻石赞助商之一,旷视(Face++)由首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士带队出席,并在现场通过实时演示的前端应用向大众展示了旷视自主研发的计算机视觉技术和创新应用。

 

  做CV技术应用先行者

 

  自2011年成立以来,旷视科技一直全力聚焦在计算机视觉领域,是全球最早通过深度学习的方法开展工业探索的人工智能企业。目前,旷视(Face++)在人脸、文字、证件及通用图像识别,身份验证和智能安防等领域均呈现了优秀的解决方案及应用产品。

 

  在人脸识别的应用热潮中,旷视(Face++)是绝对的开荒者。因为在公司成立早期,旷视对于人脸识别技术能够用在什么商业场景并不明晰,而当时国内外尚无可商用的人脸识别产品和成熟的场景。因此旷视搭建了一个名为“Face++”的技术平台,并向开发者们提供免费的、开放的人脸识别云服务,并通过这个技术平台赢得了数十万的用户。紧接着,通过对市场需求的探索,旷视在互联网应用和金融领域找到了立足点并开始摸索人工智能在安防、商业等领域的应用价值。随着2014年-2016年间深度学习的爆发,全球迎来 AI 掘金热,大大小小的科技公司和创业者都加入到了这一波的人工智能浪潮中,尤其是计算机视觉实现了空前繁荣。

 

  走过 6 年,旷视已经完成了从计算机视觉技术平台到行业应用的下沉,并专注于通过深度学习和物联传感技术帮助行业用户实现对物理世界数据的深度挖掘,6 年间无论在任何一个应用场景,旷视(Face++)都是抢先推进产品落地的排头兵。然而随着 CV 商业化赛道的日益拥挤,旷视还需要跑的更快。


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  “旷视在六周年给了自己更精准的定位——做最快最猛的人工智能产品公司。”在 CCCV 2017 企业宣讲中,旷视科技首席科学家孙剑博士如是说。旷视也在用行动诠释“快”和“猛”:在不到 2 年的时间里,旷视的 FaceID 平台产品已为中国超过 2.5 亿用户提供了在线身份验证服务,成为中国最大第三方实名验证平台之一。2017年,旷视先后与国内一线手机厂商推出了首款国产发行且搭载了完整人脸识别解锁技术的智能手机,并联合蚂蚁金服实现了全球首个人脸识别支付商用落地。

 

  求新求变 持续创新

 

  如果说行业聚焦一直是旷视持续成长的方向,那么坚持技术创新则是旷视保持生命力的根本基点。旷视(Face++)创始人印奇曾公开表示,人工智能商业化的上半场大家都在寻求行业的突破口,虽然对错尚无定论但本质来说这一波人工智能浪潮依然是由技术推动的,且以深度学习为代表的人工智能技术。

 

  在底层技术创新上,旷视(Face++)早于 Google TensorFlow 半年就推出了自有的深度学习框架 Brain++,通过自主研发全栈深度学习工具链用于内部开发的 MegBrain 深度学习引擎,Brain++ 深度学习平台可实现内部深度学习资源管理,并为研发者和大型研发团队提供一站式服务,除了深度学习的核心训练引擎之外,还有从数据如何流入、GPU 管理、模型发布的整套流水线过程,以满足不同深度学习模型的需求。Brain++ 不仅是构成了旷视科技内部计算机视觉研究的核心引擎,也是旷视保持行业领先的核心竞争力。

 

  但在实际的工业应用中,旷视研究院还需要根据切实的需求研发新的算法和模型以使技术贴近实用。比如为了解决现有模型依赖高性能服务器集群的问题,前不久旷视(Face++)推出了专为移动端低功耗设备打造的更小更快的网络模型——ShuffleNet。该结构继承了“残差网络” ( ResNet ) 的设计思想,并在此基础上做了一系列改进来提升模型的效率,使其在实际应用中大幅降低模型计算复杂度的同时仍然保持了较高的识别精度。

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MegEye-C3S产品构造

 

  而基于此项成果,旷视(Face++)又推出了 FPGA 智能相机 MegEye-C3S,其可在成本二三十美元的芯片机上完成实时高清每帧人脸检测,能够更好地抓取正脸。在 CCCV2 017的展示区,旷视也将最新的硬件产品和创新应用带到了现场,包括深度学习智能美颜、人脸识别解锁手机和全新的全帧智能人像抓拍机 MegEye-C3S,吸引了众多与会者前来咨询、体验。

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