【新智元干货】计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等-低调大师

【新智元干货】计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

2018-03-27 610

网络压缩(network compression)

尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。

低秩近似用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如，可以用SVD得到原矩阵的最优低秩近似，或用Toeplitz矩阵配合Krylov分解近似原矩阵。

剪枝(pruning) 在训练结束后，可以将一些不重要的神经元连接(可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束)或整个滤波器去除，之后进行若干轮微调。实际运行中，神经元连接级别的剪枝会使结果变得稀疏，不利于缓存优化和内存访问，有的需要专门设计配套的运行库。相比之下，滤波器级别的剪枝可直接运行在现有的运行库下，而滤波器级别的剪枝的关键是如何衡量滤波器的重要程度。例如

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阿里安全图灵实验室再次刷新世界顶级算法比赛成绩

近日，阿里安全图灵实验室（Alibaba Turing Lab）在Pascal VOC挑战赛（Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning）的目标检测（Object Detection）之Competition 3 ：TRAIN ON PASCAL VOC DATA项目中获得了74.8分，刷新了该项检测的世界最好成绩。（成绩查询网址：http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?cls=mean&challengeid=11&compid=3&submid=16634#KEY_ATLSSD）据悉，PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准

2018-03-28

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今年上半年，各地一些零售商开始在门店中安装市场上一种新奇的人工智能产品——“人脸识别”系统，来统计真实的人流。近年来，无论是线下传统零售业还是线上电商都面临着不小的发展困境。降低成本、保持利润增长、寻求创新的发展路径一直是零售业追求的目标。对于风雨飘摇中的传统零售业而言，人工智能（AI）可能也会超乎想象地加速行业的重新洗牌。作为近年来最火热的词之一，人工智能与传统零售业的结合还鲜少听闻，但改变已经悄然开始，诸如“人脸识别”之类的技术正在颠覆零售的渠道。据了解，人工智能一般分为运算智能、感知智能、认知智能等阶段，而后者往往比前者智能程度更高。在中国互联网公司中，腾讯、阿里巴巴、网易等已经纷纷将人工智能作为下一个关键的风口进行布局。在人工智能领域中，语音和视觉识别技术占了大头。2016年，艾瑞咨询预测，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和12.5%。此外，2020年，中国人工智能市场将从2015年的12亿元增长至91亿元。过去一年，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令人工智能再度升温。对于人工智能产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突...

2018-03-28

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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