本次計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別頂級(jí)會(huì)議CVPR 2020，國內(nèi)院校和企業(yè)貢獻(xiàn)不小。今年參與CVPR論文的作者數(shù)量高達(dá)16955位。

在所有論文作者中，來自中國的作者比例達(dá)39.2%，高居第一。在論文作者所屬機(jī)構(gòu)排名中，來自清華的作者高達(dá)340位，位列第一，且前10個(gè)機(jī)構(gòu)中國高校占據(jù)了7席，包括上海交通大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、中科大、北航、西安電子科技大學(xué)。

可以說，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，華人的力量已經(jīng)占據(jù)半壁江山。

國際大規(guī)模動(dòng)作識(shí)別競賽ActivityNet是視頻動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域的重要競賽，相關(guān)技術(shù)在視頻分析、活體檢測等多項(xiàng)實(shí)際應(yīng)用中具有重要價(jià)值。香港中文大學(xué)-商湯聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及商湯研究院和X-Lab聯(lián)合團(tuán)隊(duì)獲得CVPR 2020 ActivityNet時(shí)空動(dòng)作定位和動(dòng)作分類兩項(xiàng)冠軍。

在AVA-Kinetics時(shí)空動(dòng)作定位比賽中，商湯研究院和X-Lab及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)依托自研技術(shù)對象-場景-對象關(guān)系推理網(wǎng)絡(luò)和自有的深度學(xué)習(xí)超算平臺(tái)，以絕對優(yōu)勢奪得第一，算法高達(dá)39.62mAP，大幅度領(lǐng)先今年的第二名6.71mAP！

▲香港中文大學(xué)-商湯聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及商湯研究院和X-Lab聯(lián)合團(tuán)隊(duì)獲得CVPR 2020 ActivityNet時(shí)空動(dòng)作定位比賽冠軍

而在動(dòng)作分類比賽中，商湯研究院和X-Lab及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)依托自有的深度學(xué)習(xí)超算平臺(tái)，在短時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練了多個(gè)具有超深網(wǎng)絡(luò)的視頻分類模型，自研的時(shí)空交錯(cuò)網(wǎng)路亦在多模型融合階段起到了重要作用。

▲香港中文大學(xué)-商湯聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及商湯研究院和X-Lab聯(lián)合團(tuán)隊(duì)與Google Cloud AI并列CVPR 2020 ActivityNet動(dòng)作分類比賽冠軍

作為全球最全面的Low-level視覺大賽之一，NTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)比賽結(jié)果能夠直觀地反映出Low-level視覺這一熱門領(lǐng)域中研究進(jìn)展和突破，并且對工業(yè)界以及學(xué)術(shù)界產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

在去年的CVPR 2019  NTIRE，商湯及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)獲得了全部四個(gè)賽道的所有冠軍。今年，商湯研究團(tuán)隊(duì)再次拿下CVPR 2020 NTIRE真實(shí)圖像光譜重建賽道冠軍，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造性地提出了一種4級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，增大感受視野的同時(shí)在不同級(jí)子網(wǎng)絡(luò)中做特征提取。

依托二十余年的深厚學(xué)術(shù)研究沉淀，商湯歷年來在ImageNet、COCO、Open Images等各類國際頂級(jí)學(xué)術(shù)大賽上“勢如破竹”，僅6年時(shí)間奪得60余項(xiàng)世界第一。

計(jì)算力的進(jìn)步致使算法突破過去的使用邊界，從輔助人類做決策進(jìn)入到更深層次的真正替人類做大量的重復(fù)決策，通過深度學(xué)習(xí)等劃時(shí)代的算法能讓機(jī)器更智能，讓商業(yè)更智慧。

算力時(shí)代，沒有強(qiáng)大的計(jì)算力則意味著沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、模型生產(chǎn)能力、在線服務(wù)能力。寬泛科技專注為人工智能提供計(jì)算解決方案及相關(guān)服務(wù)，同時(shí)作為商湯科技的合作伙伴，將攜手積極推進(jìn)研究算法在實(shí)際應(yīng)用中的落地，一切以企業(yè)業(yè)務(wù)場景為核心，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，讓人工智能締造舒適生活。