云天励飞首席科学家王孝宇:相比赢得比赛,更期待选手开发创新革命性算法

云天励飞首席科学家王孝宇:相比赢得比赛,更期待选手开发创新革命性算法

首届“全国人工智能大赛”正在火热的报名和初赛阶段!大赛由深圳市科技创新委员会、鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟(AITISA)共同承办,腾讯科技、创维集团、云天励飞、平安科技协办,参赛选手将获最高100万奖金!

国内高端科研单位以及顶尖科技企业在本次大赛“结盟”,将带来什么?鹏城实验室、AITISA与南方+联合推出“AI大咖的邀请”,采访来自中国AI学术及产业领域的领军人物。

作为兼具人工智能算法、AI芯片和大数据平台等AI关键技术平台的深圳企业,云天励飞致力于以智能化技术改造物理世界,依托一流的国际化专家团队和“全栈式”AI技术平台,打造面向公共安全、新商业、智能超算、AIoT等领域的产品和解决方案,广泛应用于全球近百个城市和地区。

上述系统背后的是最前沿的人脸识别技术和海量图像搜集数据。AI领域国家特聘专家,云天励飞首席科学家王孝宇负责的就是其中最核心的关于算法的部分。

云天励飞首席科学家王孝宇:相比赢得比赛,更期待选手开发创新革命性算法

本次大赛Person ReID赛道由云天励飞参与合作。在王孝宇看来,大赛针对产业问题设置比赛内容,提供数据集来自现实场景,切合实际应用,这就使得大赛真正“接地气”。“比赛结果或可直接商用,打通学术和产业链条,解决产业界面临的实际问题。”

云天励飞首席科学家王孝宇:相比赢得比赛,更期待选手开发创新革命性算法

AI研究应解决工业界

真正关心的问题

行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。行人重识别研究可以有效推动计算机视觉算法对相似物体的区分能力,因此成为一个学术热点。

王孝宇认为,AI属于计算机学科,对于应用学科来说,学术研究若远离现实,发展就可能会滞缓。“通过研究院与企业联合办赛,可以把研究和产业现实结合在一起,让研究更有价值、更有目的性,比赛结果也更有实用性。”

他举例说,2012年,在国际知名的ImageNet图像识别比赛中,深度学习之父Jeff Hinton的课题组利用深度学习技术以85%准确率的成绩摘得比赛桂冠,使得深度学习技术取得突破式的发展,图像识别技术从实验室走向产业应用的探索快速展开,如今已成为主流人工智能算法之一。

不过,AI学术研究与产业一线仍需进一步链接。王孝宇说,人工智能领域的研究大部分是被数据集推着向前走,在相关研究论文中,我们看到大多研究者在各类数据集上测算其算法的效率。但过往AI类大赛的数据集大多来源于互联网,因此大多是精心拍摄和修图的照片,与现实场景并不匹配。在行人重识别领域,学术界的数据库往往是完整的人物身体影像,但这并非工业界真正碰到的问题。

当人走进摄像头视野,往往会有一部分身体被遮挡住。如何通过人物部分影像实现精准识别、如何大区域的识别,尤其是跨省区识别,是工业界真正关心的问题,也具有重要的学术研究价值。

云天励飞首席科学家王孝宇:相比赢得比赛,更期待选手开发创新革命性算法

Person ReID

将和时空大数据研究结合

和人脸识别相比,Person ReID本身是更难的课题。王孝宇举例说,很多时候,摄像头拍摄的人脸是模糊的,同一个人穿着的衣服、走路的步态也会不一样,因此涉及到大量研究。比如在没有人脸的情况下,能否根据人的衣服颜色、体型以及其他参数帮助你做识别?如果上述参数都一样,那么能否根据摄像头的参数,推断出这个人的身高,从而帮助你做识别?

如今,云天励飞专注端到端的Person ReID,将大幅降低特征识别各个步骤的累积误差,提高识别速精准度,在动态数据识别方面优势凸显。

在他看来,未来Person ReID的研究或将与时空大数据联系在一起。举例来说,如果两个人身高、发型都差不多,如何从人的背影进行区分?时间和空间的数据能够帮助我判断这个人有没有可能身在此处。“全国人工智能大赛可以持续不断的办下去,将任务一点一点加的更加复杂,更多更大,创造新的研究问题,促进大量新的学术研究成果诞生。”

“我们在评价过去十年中卓著的学术研究时,都会聚焦在这些研究对于产业带来的影响,这在计算机等应用学科上则显得尤其重要。”王孝宇说。AI新技术一旦运用于现实场景,在算法设计上的意义就会凸显出来,进而推动学术界打开思路。

云天励飞在将AI应用到安防、商业、零售、园区、社区等场景时,攻克了大量在学术界不曾碰到的算法难题,也积累了国际领先的技术和专利。相信这些难题可以反哺学术界,启发学术界做更深层次的研究和发现。

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“开发创新算法,带动社会

对技术的追求,这是大赛的意义”

2006年,王孝宇从中国科学技术大学电子工程与信息科学系毕业,之后获得美国密苏里大学哥伦比亚分校统计学硕士及电子与计算机工程博士学位。他的学术文章“An HOG-LBP Human Detector with Partial Occlusion Handling”是国际计算机视觉大会(ICCV)2009发表的所有文章里,被全世界学者引用最多的文章,单篇高达1800次引用。

而后他参与Snap人工智能研究院的创建,并任计算机视觉领域主席,主要研究云端的视觉解决方案和手机端的人脸检测、识别、分割方案、AR、商业图像智能等,尤其在模型压缩上取得了非常优秀的成果,把运行在2亿手机终端的神经网络压缩到2MB。

这位在国际大赛中斩获无数奖项的“大神”,对本届大赛选手有哪些期待?在王孝宇看来,参加比赛有两种方式,其中一种是为赢得比赛,把学到的技术融合在一起,调整各类参数达到最好。

但除了拿到很好的名次,他更期待本次选手通过新的数据集,创造出更好的方法。仅在13年的一场赛事中,他带领的团队就申请了5个专利。“选手通过参赛力争开发出新的革命性算法,在技术突破方面做出贡献,并带动整个社会对技术的追求,这是大赛的意义。”

当然,对于初创公司团队来说,更可以通过参赛证明实力,吸引VC投资。比如2013年的ImageNet物体识别大赛获胜创业团队EuVision就被高通以3000多万美金收购,2012年的ImageNet获胜团队被谷歌以5000多万美金收购。这足以看到产业界对获奖优异团队的青睐。

自 10 月份启动以来,首届全国人工智能大赛以百万高额奖金、专业赛题、学术与产业界顶尖资源支持,赢得 AI 竞赛圈强烈关注。短短一个月里,两个赛道一共获得将近3000余支队伍报名参赛,AI作品提交数超过上万次!

也想在这场比赛中试试身手?赶快报名吧!

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此文章转自:南方网 戴晓晓


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