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模式识别青年学术沙龙:人工智能结合真实场景在垂直领域中的应用

2019年10月25日下午,模式识别国家重点实验室青年学术沙龙活动在智能化大厦学术报告厅举行,本次活动邀请了滴滴AI Lab图像组负责人沈海峰博士、墨奇科技CTO汤林鹏博士和旷世科技研究院基础模型组负责人张祥雨博士三位企业界一线专家为大家讲述人工智能结合真实场景在垂直领域中的具体应用。本次活动由万军副研究员主持。

沈海峰博士的报告题目是“复杂出行环境下的人脸识别技术”。沈博士主要从滴滴AI Lab图像组介绍,应用场景和市场规模分析,复杂人脸分析特点出发,详细介绍滴滴在人脸识别中的工作,比如人脸检测优化加速,人脸识别目标函数构造,3D姿态估计等。

图1. 滴滴公司沈海峰博士报告

汤林鹏博士的报告题目为“大规模、非结构化数据搜索”,介绍利用人工智能技术处理和搜索大规模(二十亿级别)非结构化指纹数据。汤博士从传统特征与深度特征融合的多尺度特征提取,基于多尺度、多样化特征表示以及GPU+CPU混合的异构高性能比对,基于高性能特征存储和高容错、多中心系统的大规模分布式计算三个方面进行详细介绍。

图2. 墨奇科技汤林鹏博士报告

张祥雨博士的报告题目是“Recent Advances in AutoML”。首先,张博士回顾自2017年以来神经网络架构搜索(NAS)技术,说明基于NAS的深度学习模型已经受到学术界和工业界越来越多的关注,如在分类、检测、分割等取得了超越手工设计模型的性能;然后张博士介绍了旷世科技在NAS方面的研究成果,如利用Single Path One-shot NAS技术在“性能”,“效率”和“灵活性”上如何取得平衡,最后介绍了NAS在模型剪枝、检测等方面的工作。

图3. 旷世科技张祥雨博士报告

每位讲者报告后都预留了十分钟左右的问答时间,在互动提问环节,大家就学术界和产业界关心的问题与三位企业权威专家进行了深入交流,三位讲者也根据自己实际背景生动坦诚的回答了老师和学生们的提问,大家收获胜多。

图4. 讲者合影(左二:沈海峰博士、左三:张祥雨博士、左四:汤林鹏博士)

(供稿人:模识学术交流小组 万军)

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中科院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
NLPR, INSTITUTE OF AUTOMATION, CHNESE ACADEMY OF SCIENCES