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2o13年12月的这次顶级国际计算机视觉大会,时间其实稍微有一点漫长。
会程分为研讨会两天,1-2号,然后是主会程4天,3-6号,最后再是特定话题的研讨会两天,7-8号。
而孟繁岐夺冠的ImageneT-2o13赛事,它的研讨会被定于2o13年12月7号开展。
因此严格意义上,其实孟繁岐并不需要参加大会的主要部分。
但他也不准备去得太晚,一行人定下的机票在4号这一天。
12月初的前三天,并没有什么特别的事情。
孟繁岐又去了一次白度的燕京总部,这次是因为白度那边的宣传需要。
李彦弘这边深度学习研究院的动作非常之快,很快就研究清楚了孟繁岐方法的要点,并且在自己的数据上已经开始进行复现的尝试。
负责与孟繁岐对接的白度研究员王恺,这段时间频频来燕京电力大学附近拜访孟繁岐,把各种相关知识差不多都吃透了。
孟繁岐还是比较喜欢跟王恺这样比较纯粹的人打交道的,虽然按理说王恺的联络频率稍微高了那么一些,问的问题有时候也稍微过了合理的范畴,但他的方式方法还算讲究。
既然自己没有什么特别要紧的事情,孟繁岐倒也没有计较太多。
上次签署技术合同后不久,在王恺的积极推动下,白度方面已经掌握了该算法。
李彦弘当即拍板,准备素材,要制作以“实时检测可以颠覆世界”为主题的宣传片。
说得明白一点,就是要展现孟繁岐的yoLo算法在各行各业的使用场景。
其核心便是要突出几个方面的特质,用途广,度快,效率高。
老板一声令下,研究院视觉方面的算法研究员们排排坐,开始了头脑风暴。
他们需要在这些场景的范围内思索需求,收集图片,并在上面运行检测算法。
这些素材再给到下面的市场部门,专门负责去设计文案,剪辑视频等操作。
“先肯定是自动驾驶方面,路标路牌,车辆行人,这些方面的检测不仅意义重大,而且最符合‘实时’这一特点。自动驾驶方面对实时的需求是最不可或缺的。”汪海峰开了一个头。
“自动驾驶不仅符合主题,而且市场非常庞大,最为衣食住行四大基础需求之一,它的影响范围也最为夸张。并且,它的实现也非常具有智能感,有一种第三次工业革命的感觉。”一位研究员点头称是,自动驾驶的场景展现是最符合主题也最震撼的。
“还有工业检测方面,工业检测可能是缺陷检测,检查次品和残缺品,也有可能是统计和计数方面,比如统计某种材料的数量并计数。”王恺认为,不同的工业都有各自的需求,这方面会是很大的商机。
“不过工业检测,实时的属性没有那么强,许多操作只要在几秒钟内可以得出结果就可以。”
“但我们可以强调效率,可以做一个稍短的视频,左边是工人自己点数检测,中间是很慢的检测算法,右边是我们的算法。加一下视频,对比他们的成果数量。”
“没错,最后给出一个百分比的数字结果,比如什么百分之一百六十的效率提升之类的。”
“医疗图像方面也是一个很大的市场,这部分我们肯定需要提到。但对比自动驾驶和工业,医疗图像的分类和检测,实时的概念就更弱了,基本没有什么情况是需要实时识别的。”有研究员提出了这个难点。……
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