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CNCERT 讲座 | 商汤科技秦红伟博士:《基于深度学习的物体检测:精度、速度与尺度》

2017-09-06

CNCERT-北航联合硕士博士研究生是国家计算机网络应急技术处理协调中心与北航两家单位强强联合共同培养的高水平人才。此次由CNCERT(国家互联网应急中心)举办的暑期系列讲座同时邀请了中科院、清华等高校研究院所教授和研究员、行业顶尖专家以及业界研究员和工程师,为同学们介绍大数据、知识图谱、图形计算等方面的前沿技术。


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近日,CNCERT(国家互联网应急中心)面向CNCERT-北航联合硕士博士研究生举办了一次暑期讲座,商汤科技高级研究员秦红伟博士受邀出席,并发表了题为《基于深度学习的物体检测:精度、速度与尺度》的演讲 。


图像和视频中的物体检测是计算机视觉的重要研究内容之一。近年来,随着深度学习的发展,物体检测的精度得到了很大提升。由于工业界的强劲需求,有越来越多的研究开始关注物体检测的速度和尺度问题。这次分享从工业界的实际场景出发,分析如何能够在复杂环境中准确、快速地检测图像和视频中不同尺度的物体。秦博士简要总结了物体检测技术的发展。


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深度学习为物体检测技术的发展打开了一扇大门,从 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO 到 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等,检测精度越来越被提高。仅能达到满意的检测精度是不够的,在很多实际的应用中,还需要考虑检测的速度和效率,这就往往需要在精度与速度之间做妥协,需要更有智慧的方法来设计和训练小的神经网络模型,在大幅提升检测速度的同时,尽量少地损失检测精度。


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同时,由于场景中待检测目标的尺度大小不一,研究员们又设计了不同的方案以满足实际需求。秦博士从物体检测的精度、速度和尺度三方面,为大家带来了一场深入浅出又内容丰富的分享。


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此次讲座,秦博士不但与CNCERT-北航硕士博士联合培养班的同学以及CNCERT同事分享了物体检测方面的研究进展,也聆听了CNCERT同事在一线业务方面对于深度学习和计算机视觉技术的需求和建议,这对于商汤研究员发现问题、分析问题、解决问题和创造价值,具有很重要的作用。


商汤科技始终坚持原创,也乐于和学界、业界人士交流分享,共同探讨前沿学术成果与技术应用,希望通过人工智能技术研发创新与产品落地,不断推动产业升级,以技术为源动力释放每个行业的商业价值,从而改变人们的生活,促进技术与社会进步。