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ai，黑科技-nhà cái k8
2021-07-19
7月16日，megtech 2021 旷视技术开放日圆满结束！
14大demo亮相金隅园区
在炎炎夏日一同感受来自旷视的ai热情
让我们一同回顾技术开放日的精彩亮点吧
十年磨一剑，今
今年是旷视成立的第十年，也是旷视持续创新，不断探索和拓展人工智能技术边界的十年。
十年来，旷视在学术上发表85篇顶级会议论文，在竞赛上斩获40项冠军
但是关于ai行业的灵魂拷问，从没有停止：
旷视给出了自己的答案，剑指ai未来
旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑：
旷视研究员张祥雨：
旷视研究员范浩强：
旷视研究员周而进：
14大demo，直面“灵魂拷问”
本次开放日上展示了旷视最新研发的14大demo，让我们一同近距离感受ai的魅力
repvgg：复兴极简神经网络架构，革新模型设计方法论
repvgg是一个结构简单，性能优异的神经网络基本模型。repvgg模型在速度和性能上都达到了当前最优水平，研究成果已经被cvpr-2021接收。目前旷视研究院已将repvgg的模型代码开源，github star数量超过1, 800。
- yolof：挑战经典，目标检测架构颠覆性创新
yolof（you only look one-level feature）是旷视最新设计出的目标检测器，已被cvpr-2021收录。旷视大胆抛弃检测任务中传统的特征金字塔网络（feature pyramid networks），从底层原理出发，探索出解决检测问题的全新方法。
- 全卷积全景分割：极简算子一次性完成复杂图片的全部解析，实现全场景、全类别、全像素点的分割
旷视研究院创新设计出一种结构简单、运行高效的算法模型panoptic fcn（全称为panoptic fully conventional network），使用全卷积形式统一地表达和预测物体及周边环境，从而实现准确高效的全景分割。目前，该论文已被计算机视觉顶级学术会议cvpr 2021收录并被评为oral 论文，源代码已开源。
- 室内视觉定位与导航：室内实时精准定位，一键导航，直达目的地
- 非接触式掌纹识别：走遍天下，身份尽在“掌”握
掌纹识别是一种具有独特性的生物特征识别方式，主要通过提取和比对掌纹图像中的掌纹特征完成身份识别。它具有更私密、安全的优势。旷视凭借其在屏下指纹和面部识别关键点多年的技术经验积累，通过深度学习算法，有效提升了掌纹识别在强光、干冷等困难场景下的准确率。
- 自定义手势识别：手势识别个性化定义，实时交互随心所欲
旷视全新研发的自定义手势识别算法，最大的不同在于“自定义”。它通过精准实时的手势关键点检测与跟踪，支持用户根据不同使用场景的需求，随时录入并个性化定义新手势，支持静态手势和动态手势的实时录入，亦可支持多手检测。
- 单目黑光：仅用一个摄像头，实现星光亮度下的可视化
通过模仿人眼“视锥细胞”与“视杆细胞”分别感受色彩和亮度的原理，结合神经网络技术，仅用一个摄像头，即可实现星光亮度环境下（0.1lux）的可视化，让智能设备在昏暗环境下，依然能拍出清晰、明亮、高色彩还原度的图像和视频。相比普通降噪方法，这项技术在运动、视频等场景有突出优势。
- 实时双超ai算法：ai视频双超，更清晰更流畅
这一算法可以实时进行视频质量的优化，快速提升视频的分辨率、帧率及画质细节。双超算法是基于一种名为rife的高效视频插帧算法，让运行速度实现了数倍甚至数十倍的提升，而且伪影也较以往方法大幅减少。目前rife算法已开源，github star数量已超过1, 600。
- 动作识别与检索：一个模型，实现从特定动作到任意动作的实时感知
旷视研究院最新设计的动作识别和检索算法，解决了当前主流动作识别算法通用性差、过度依赖外观信息等问题，无需繁琐的训练过程，就可以实时感知和识别全新的动作，实现了从特定动作到任意动作的突破。
- 单目3d车路感知：仅用单目可见光相机，实现车路信息的3d感知
旷视研发的单目3d车路感知，无需对目前交通场景中的硬件进行升级换代，凭借充分利用当前交通场景中使用的单目相机，仅依靠3d算法就可获得道路与车辆的立体信息。
- 全景视频实时拼接：全景视频转瞬即现，动态更新丝般顺滑
运用基于光流的多摄ai拼接算法，同时依靠实时动态无缝拼接网络模型，解决了多摄拼接计算量大、拼缝明显，以及拼接无法动态更新的技术难题，在智慧城市管理、车载相机、消费电子、户外运动相机等领域均有着广阔的应用前景。
- 双目3d相机：精准捕捉三维世界，重构立体视觉
双目3d相机通过仿照人类利用双眼感知世界的方式，用两个摄像头捕捉图像，再通过ai算法形成立体视觉。它能呈现出被测物体丰富的深度细节，对反光、透明等物体的深度估计表现出众，抗环境干扰能力强。
- 客户侧算法自升级：模型交付客户后，算法仍能够实现自动升级，“越用越聪明”
通过无监督/半监督学习算法，让部署的ai模型在客户现场实现”自动训练“、“自动升级”，不断提升模型精度、降低误报率。“客户侧算法自升级”使模型升级的整个过程不需要人工干预，可显著降低数据标注和模型升级的成本。
- brain ：让算法生产，迈向自动化时代
旷视能承受的住“灵魂拷问”的秘诀是什么？
让科研赋能产品，以产品反哺科研
不断探索人工智能的技术边界
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