IEEE國際計算機視覺與模式識別會議 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 將於6月14-19日在美國西雅圖舉行。近日，大會官方論文收錄結果公佈，其中，中國人工智能企業曠視科技收穫頗豐，有16篇論文被收錄。
圖：CVPR2020官方公佈論文收錄結果
事實上，本屆CVPR堪稱十年來最難的一屆。隨著人工智能的火爆， CVPR論文的投遞和接收都越來越多，但論文接收率卻從2016年開始逐年下降。今年CVPR共收到6656篇投稿，只有1470篇論文被接收，接受率僅有22%，創下了CVPR十年來的最低接收率。在此背景下，曠視科技共有16篇論文被收錄，也再度證明其在人工智能領域的領先水平。
曠視科技此次被收錄的16篇論文研究領域涵蓋了物體檢測與行人再識別（尤其是遮擋場景）、人臉識別、文字檢測與識別、實時視頻感知與推理、小樣本學習、遷移學習、3D感知、GAN與圖像生成、計算機圖形學、語義分割、細粒度圖像等人工智能眾多領域，取得多項領先的技術研究成果，這與即將開源的曠視Brain++密不可分。
Brain++是由曠視科技自主研發的端到端人工智能算法平臺，具備大規模算法研發能力。針對框架、算力和數據三個核心要素，Brain++在總體架構上分為三部分，包括深度學習框架MegEngine、深度學習雲計算平臺MegCompute、以及數據管理平臺MegData。其核心的深度學習框架具備獨特的訓練和推理一體化技術架構，同時集成了行業領先的自動機器學習（AutoML）技術，可實現算法訓練和模型部署的高效流程化，和深度神經網絡模型設計自動化，在減少人員參與而不犧牲訓練質量的條件下，大幅提高算法生產效率。
目前，曠視科技依靠全員使用的Brain++訓練、部署算法，而無需依賴第三方開發的深度學習框架。依託Brain++大規模分佈式訓練能力，以及業界領先的分佈式計算技術訓練超大規模深度學習模型，曠視科技累計斬獲27項全球AI競賽冠軍，並開發出大量部署於雲端、移動端、邊緣端全計算平臺的先進深度神經網絡，為個人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三大垂直場景賦能提供強有力的支撐。
與此同時，隨著在技術和業務上的持續深耕，曠視科技愈發意識到發展人工智能底層生態比人工智能應用研究更重要，從2019年開始，曠視科技就計劃著將Brain++的核心深度學習框架開源，將深度學習和算法開發能力賦能給高校師生、傳統產業和中小企業，以降低算法研發門檻，助力讓人工智能成為經濟和社會的基礎設施。曠視科技希望用端到端的人工智能算法平臺打造人工智能產業的生態底座，讓開發者和企業獲得從數據到算法產業化的一攬子技術能力，從而推進技術快速落地。
據透露，曠視科技最快將於3月底線上發佈曠視Brain++的深度學習框架——MegEngine。隨著曠視Brain++的開源，或許將有更多中國企業有機會掌握自己的核心技術，在國際化的競爭中佔據更加有利的位置。
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