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盘点2018年计算机视觉领域技术突破

作者:时间:2019-01-07来源:网络收藏
编者按:回顾2018年,是属于人工智能的一年,不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业,亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业,都将AI注入到每个角落,掀起了一轮又一轮的技术高潮。

  回顾2018年,是属于的一年,不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入领域的互联网企业,亦或如旷视科技Face++、极链科技Video++、优必选科技这样直接以起家的原生技术企业,都将AI注入到每个角落,掀起了一轮又一轮的技术高潮。

本文引用地址:article/201901/396390.htm

  因而,除了NLP研究突破接连不断,CV领域同样精彩纷呈,伴随着各式各样落地应用如此接近人们的生活,技术也变得越发成熟。本文整理了在2018年,在CV技术领域取得的最主要的一些重大技术突破。

盘点2018年计算机视觉领域技术突破

  BigGAN发布

  Ian Goodfellow在2014年设计了GAN,在之后的几年中,围绕这个概念产生了多种多样的应用程序。

  其中,在ICLR 2019论文中出现的BigGAN,同样是一个GAN,只不过更强大,是拥有了更聪明的课程学习技巧的GAN,由它训练生成的图像连它自己都分辨不出真假,因为除非拿显微镜看,否则将无法判断该图像是否有任何问题,因而,它更被誉为史上最强的图像生成器。

盘点2018年计算机视觉领域技术突破

  在计算机图像研究史上,BigGAN带来的突破是划时代的,比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后,它的IS得分能达到166.3,是之前最佳得分52.52分3倍;除了搞定128×128小图之外,BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练,生成更让人信服的样本。

  英伟达Video-to-Video Synthesis

  英伟达在2018年的收获颇丰,他们的研究焦点从标准的监督学习转向更具挑战性的机器学习,如半监督学习,领域适应,主动学习和生成模型等。其中,由英伟达在2018年末发布的最大成果之一便是视频到视频生成(Video-to-Video synthesis),它通过精心设计的发生器、鉴别器网络以及时空对抗物镜,合成高分辨率、照片级真实、时间一致的视频,实现了让AI更具物理意识,更强大,并能够推广到新的和看不见的娱乐国际平台送彩金58场景。

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