“计算视觉•看见未来” 深度学习研究及成果分享会
时间:2017-4-12 11:01:51   阅读:   标签: 计算机学院 研究生 计算视觉 分享会

讲座时间: 413日星期四 10:00-12:00

讲座地点: 哈工大一校区活动中心214

活动内容:

利用深度学习构建高性能计算机视觉系统

闫俊杰,商汤科技

商汤科技成立之初,就坚持深度学习加数据驱动的方式解决所有的计算机视觉问题。尽管有很多长期的好处,但同时也面临不少挑战,包括如何利用来自于多个领域的部分标注甚至弱标注的训练数据,如何训练上亿类的分类模型,如何设计可持续提升的基础网络结构,如何在神经网络中通过合理的信息传递得到更高的精度,以及如何把深度学习模型压缩到可以在嵌入式设备和手机上高效的运行等等。在解决这些问题的过程中我们做了非常多的尝试和探索,这些尝试和探索也使得我们在安防监控、身份认证、手机等实际产品中取得了不错的成果。

工业级人工智能基础设施:来自商汤的实践和经验

颜深根,商汤科技

近来,深度学习技术在视觉,语音,自然语言处理等诸多领域的成功应用,极大地促进了机器学习相关领域的发展,掀起了新一轮的人工智能热潮。人工智能是人类一直以来不断追求的梦想,这一波人工智能的浪潮为什么会在近年出现?影响深度学习应用的关键技术有哪些?在一个大规模使用深度学习技术的平台做研究有什么实际的不同?我们将分享在搭建并优化大规模人工智能基础设施的过程中所总结一些经验和体会,希望能借此来尝试回答一二。

深度学习无处不在的奥秘

刘文志,商汤科技

以深度学习为代表的人工智能技术在渐渐的改变人们的生活质量,从云到桌面。而在手机和嵌入式上运行深度学习算法一直是一个挑战,因为手机芯片计算速度很难达到应用的需求。为了提高深度学习应用的计算速度,我们在模型的优化上和计算方法的优化上大量投入,建立了一系列基础设施,大大提升深度学习应用的速度,让深度学习算法能够在手机、嵌入式平台上流畅运行。这些基础设施包括:深度学习训练平台;深度学习部署平台;模型优化方法;数据标注平台等。平台和基础设施的成功让商汤能够推出业界领先的产品。

嘉宾简介

·      闫俊杰-商汤科技研发总监

2015年博士毕业于中科院自动化所,研究方向是计算机视觉。在商汤科技带领研发团队负责检测、跟踪、识别的基础研究,以及智能视频、身份认证、ADASOCR等核心产品线的技术研发。在人脸检测、关键点、识别、活体和物体检测相关发表了近40篇论文和超过千次的引用。读书期间获得了国际模式识别协会的2015年生物特征识别最佳学生论文以及第一届300W人脸关键点比赛的冠军。作为核心成员,其所在的CU-ImageCU-Video团队获得了ILSVRC2015的视频物体检测冠军和ILSVRC2016的物体检测冠军。

·      颜深根-商汤科技研发总监

2009年本科毕业于哈工大软件工程系,博士毕业于中国科学院大学,香港中文大学博士后。曾就职于百度研究院,任资深研发工程师。研究兴趣包括大规模异构并行,深度学习,图像识别等。曾于20136月至20142月在美国北卡罗来纳州立大学访问交流。在并行计算及深度学习相关领域发表论文数十篇,并连续两年在并行计算顶级国际会议PPoPP发表一作论文。曾担任多个国际会议(期刊)程序委员会委员及审稿人。

·      刘文志-商汤科技工程总监

毕业于中国科学院研究生院,现为商汤科技工程总监、异构并行计算部门负责人。曾于 2011 年至 2014 年间于英伟达担任并行计算工程师。后就职百度深度学习研究院高级研发工程师,负责异构计算组日常工作。工作期间参与两项美国专利申请(已公示),多项中国专利。已出版《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践》、《科学计算与企业经应用的并行优化》、《OpenCL 异构并行计算》等四本个人著作。

 

 

发布:孟晓辉 |  审核:李岳 |  来源: 计算机学院