華為發布計算視覺計劃,持續挑戰視覺模型等三大問題

來源:智匯工業

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關鍵詞:華為 視覺模型 視覺領域

    今日,在華為開發者大會2020(Cloud)第二天,華為全面分享在計算視覺領域的基礎研究成果,全球開發者可通過公開發表的論文及開源代碼,進一步開展AI的研究、開發和部署。同時,華為發布計算視覺研究計劃(以下簡稱視覺計劃),并邀請全球AI專家參與研究?;谌A為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐,研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現并開源給業界,讓全球AI開發者以此為基礎持續創新、不斷突破邊界、共同打造無所不及的智能。


    開放華為計算視覺基礎研究成果


    投資基礎研究是華為AI戰略的重要部分,華為致力于在計算視覺、自然語言處理、決策推理等領域構筑數據高效、能耗高效、安全可信、自動自治的機器學習基礎能力。


    面向全球開發者,華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家、IEEE Fellow田奇教授分享了計算視覺領域的最新研究進展:“華為在計算視覺領域圍繞數據、知識和模型三大方向,大力投入基礎研究,過去兩年已在AI頂會CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發表80余篇論文,并取得多項業界領先的成果,這些研究成果已通過學術論文和算法代碼開源等形式公開給業界,我們歡迎全球AI開發者基于華為已有的研究成果,進一步開展AI的研究、開發和部署”。


    發布華為計算視覺研究計劃、助力每一位AI開發者

    華為計算視覺研究計劃


    在當前研究基礎上,田奇教授發布了華為計算視覺計劃,“華為將繼續加大投入計算視覺的基礎研究,不斷挑戰計算視覺領域三大問題,包括如何從海量數據中高效挖掘有用的信息、設計高效的萬物識別視覺模型,以及表達并存儲知識以邁向通用智能“。華為視覺計劃圍繞三大方向,共有六大子計劃,包括:


    數據冰山計劃:以極少量標注數據撬動海量無標注數據,支撐小樣本場景下模型訓練


    數據魔方計劃:利用多種模態相互輔助、增強模型在實際場景的學習能力


    模型摸高計劃:構建云側大模型,刷新各類視覺任務性能上限


    模型瘦身計劃:打造端側高效的計算模型,助力各種芯片完成復雜推理


    萬物預視計劃:設計視覺預訓練任務,打造視覺通用模型


    虛實合一計劃:在虛擬與現實的結合中,將計算視覺引向真正的人工智能


    同時,田奇教授表示,“我們歡迎全球AI研究者加入華為視覺計劃,共同創新、探索未來。華為Atlas人工智能計算平臺的超強算力將全面加速視覺計劃開展,研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore上充分實現并開源給業界,助力每一位AI開發者“。


    華為在2018年華為全聯接大會上首次發布AI戰略,重點投資AI基礎研究,并協同全球科研機構和開發者共同構建AI生態。本次開發者大會上,華為系統展示計算視覺領域基礎研究成果并發布視覺計劃,以AI基礎研究和開放創新全面支持全球開發者探索未來,不斷突破邊界,共同打造無所不及的智能。


    (審核編輯: 智匯小新)

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