方天画戟,顶会论文接纳量再破纪录,计算机视觉立异正在发作什么改变?丨 CVPR 2019共享会,highlight

国际新闻 · 2019-04-18

掌握计算机视觉(Computer Vision)最新的开展方向和技能成果,CVPR 无疑是最好的途径之一。

这个计算机视觉范畴的顶会将于2个月后在美国长滩举行,现已揭露其最新论文承受数据:5165 篇有用提交论文,1300 论文被接收,接收率挨近 25.2 %。2019 年 CVPR 的这些数曲恒周可可字改写了自己的记载,预示着这个范畴仍在繁荣成长,也让不少从业人员为此感到振奋。

可是,近来一场以 CVPR 论文同享为主题的业界讨屠门镇之关西荡寇论会上,怎样持续立异计算机视觉技能却成了一些业界学者关怀的问题,颇有顶会论文一片蒸蒸日上背面,计算机视觉范畴立异瓶颈将至的意味。

比方说在刷数据集。

“这究竟是一个陈伦简历好的起点,仍是使咱们的研讨和视界都约束在了数据集的范畴内?”在微软亚洲方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight研讨院举行的 CVPR2019 论文同享会上,北京大学副教授刘家瑛将这个问题抛给了参加谈论的业界学者和台下正等待在这个范畴有所建树的同学们。

(来历:微软)

近年来,深度学习的开展出现出与数据集演化愈发紧方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight密的相关性,以致于咱们看到在计算机视觉范畴,越来越多的团队所带来的最新研讨都根据纯刷数据集。有人将这种现象戏称为“ Dataset CV ”

这样带来的一个或许结果是,即便像 CVPR 这样的顶会持续坚持论文数量的高度增加,但计算机视觉研讨出现高度同质化也将在所难免。

并且,简略的模型练习和调参都是十分简单自动化的,这个现实对学术界后巴罗莫角续怎样培育具有竞争力的学生提出了严峻考意桥岛之恋验:怎样样培育学生了解计算机视觉的实质问题,能规划新算法,写出高质量代码,完成计算机视觉技能落地,而不仅仅是东西化地只会调参数。

中山大学副教授梁小丹则直言,依靠数据北京瑞得伊格尔科技有限公司集不是一条“正途”。“尽管我做了很大都我愿做你最终一个情人据集,但我觉得由于它会限emotiona什么意思制咱们对算法的幻想,咱们就不会花更多精力去考虑人类为什么能够终身学习、能够从小样本揣度大样本这些真实的智能”,她说。

梁晓丹表明,许多数据对工业界来说是功德,但在学术界是对立异力的极大约束,所以期望研讨者不再刷数据集,能够经过比方对物理世界的仿真、自主发掘信息等办法做更好的研讨。

图丨参加谈论的嘉宾,从左至右:刘家瑛、梁小丹、赫然、刘偲、朱军、马惠敏、童欣(来历:微软)

但数据的重要性其万界典当行实不容否定,由于机器学习必定要从详细的数据中学习。

从88517888这个视点动身,中科院自动化马小乐所研讨员的赫然以为,其间还有方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight一个问题是,现在干流大唐盗帅笔趣阁的、有影响力的数据集大多是国外树立的,因而,国内树立能推进范畴向前开展的、具有世界影响方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight力的数据集是十分重要的一个方面。别的,他说到,相似于清华大学朱军团队正在从事的贝叶斯深度学习研讨,有望会供给更好的处理方案,让更多的研讨从数据的约束中风流妹逗老司机解放出来,让机器能够获方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight得笼统的学习范式。

而由刷数据集对计算机视觉立异谈论延伸开来,简直所有人都猎奇的一件事是,下一个像深度学习这样的图灵奖等级的方向在哪?

众所周知,最新一届的图灵奖颁给了深度学习“三巨子”——蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio、多伦多大学名誉教授 Geoffrey Hinton、纽约大学教授 Yann LeCun 取得。但在知乎上,一个抢手谈论论题说到,往往图灵奖颁给哪个范畴,哪个范畴就开端走向隆冬。

现实上,2019 年现已有一些产业界怎样戒撸的 AI 方向在转冷,此前也有人质疑,AI 的炽热是不是一个泡沫。

图丨深度学习相关arXiv论文的演化趋势(来历:麻省理工科技谈论)

对此,清华大学教授朱军表明,技能开展的崎岖是功德,“隆冬”和“回归”都是正常的,由于研讨开展到必定阶段的撸jj时分就会发现技能的瓶颈,研讨者会去探究其它的途径,因而应该积极地看待这个问题。

“从技能自身来看,其实咱们现已上海气候24小时发现深度神经网络能处理一些问题,也有许多问题不能很好处理。10年、11年的图灵奖都和计算学习有关,后来它的光辉被深度神经网络掩盖了许多。可是现在看来,贝叶斯办法也有优势,比方在小样本学习、不确定性推理等方面,一起,将两者交融的贝叶斯深度学习遭到越来越多的重视”,他说。

清华大学副教授、我国图画图形学会副理事长兼秘书长马惠敏camboy则说到,这次图灵奖的三位取得者,他们在神经科学范畴有着很深的了解和造就,而视觉范畴的老祖宗马尔,一起是计算机和心理系的教授,怎样把人类学习办法与计算机视觉结合必定是一个新的爆发点,这一方向也一向出现上升的趋势。别的,相似傅里叶变换等被以为是传统的办法,其实过余振中了许多年也仍是十分有用的研讨东西,“我觉得不存在方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight冷的问题,当废柴遭受桃花九降温是由于产业界对人工智能的等待过高,作为科学家和学者,咱们要做的是兢兢业业”。

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物理 计算机 大学 方天画戟,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,highlight
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