忍者必须死,顶会论文接纳量再破纪录,计算机视觉立异正在发作什么改变?丨 CVPR 2019共享会,任贤齐

欧洲联赛 · 2019-04-18

掌握计算机视觉咒骂女王鱼(Computer Vis令郎闲ion)最新的开展方向和技能成果,CVPR 无疑是最好的途径之一。

这个计算机视觉范畴的顶会将于2个月后在美国长滩举行,现已揭露其最新论文承受数据:5165 篇有用提交论文,1300 论文被接收,接收率挨近 25.2 %。2019 年 CVPR 的这些数字改写了自己的记载,预示着这个范畴仍在繁荣成长,也让不少从业人员为此感到振奋。

可是,近来一场以 CVPR 论文同享为主题的业界谈论会上,g7561怎样持续立异计算机视觉技能却成了一些业界学者关怀的问题,颇有顶会论文一片蒸蒸日上背面,计算机视觉范畴立异湖北省军区司令员张践瓶颈将至的意味。

比方说在刷数据集。

“这究竟是一个好的起点,仍是使咱们的研讨和视界都约束在了数据集的范畴内?”在微软亚洲研讨院举行的 CVPR2019 论文同享会上,北京大学副教授刘家瑛将这个问题抛给了参加谈论的业界学者和台下正等待在这个范畴有所建树的同学们。

(来历:微软)

张啸昂

近年来,深度学习的开展出现出与数据集演化益发严密的相关性,以致于咱们看到在计算机视觉范畴,越来越多的团队所带来的最新研讨都根据纯刷数据集。有人将这种现象戏称为“ Dataset CV ”

这样带来的一个或许结果是,即便像 CVPR 这样的顶会持续坚持论文数量的高度增加,但计wenet官网算机视觉研讨出现高度同质化也将在所难免。

并且,简略的模型练习和调参都是十分简单自动化的,这个现实对学术界后续怎样培育具有竞争力的学生提出了严峻考验:怎样样培育学生了解计算机视觉的本责问upiao题,能规划新算法,写出高质量代码,完成计算机视觉技能落地,而不仅仅是东西化地只会调参数。

中山大学副教授梁小丹则直言,依靠数据集不是一条“正途”。“尽管我做了许多数据集,但我觉得由于它会约束咱们对算法的幻想,咱们就不会花更多精力去考虑人类为什么能够终身学习、能够从小样本揣度大样本这些真实的爱拍老曹智能”,她说。

梁晓丹表明,许多数据对工业界来说是功德,但在学术界是对立异力的极大约束,所以期望研讨者不再刷数据集,能够经过比方对物理世界的仿真、自主发掘信息等办法做更好的研讨。

图丨参加谈论的嘉212ys宾,从左至右:刘家瑛、梁小丹、赫然、刘偲、朱军、马惠敏、童欣(来历:微软)

但数据的重要性其实不容否定,由于机器学习必定要从详细的数据中学习。

从这个视点动身,中科院自动化所研讨员的赫然以为,其间还有一个问题是忍者有必要死,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,任贤齐,现在干流的、有影响力的数据集大多是国外树立的,因而,国内树立能推进范畴向前开展的、具有世界影响力的数据集是十分重要的一个方面。别的,他说到,相似于清华大学朱军团队正在从事的贝叶斯深度学习研讨,有望会供给更好的处理方案,让更多的研孙峥峥究从数据的约束中解放老婆图片出来,让机器能够取得笼统的学习范式。

而由刷数据集对计算机视觉立异谈论延伸开来,简直所有人都猎奇的一件事是,下一个像深度学习这样的图灵奖等级的方向在哪?

众所周知,最新一届的图灵奖包晓琳颁给了深度学习“三巨子”——蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio、多伦多大学名誉教授 Geoffrey Hinton、纽约大学教授 Yann LeCun 取得。但在知乎上,一个抢手谈论论题说到,往往图灵奖颁给哪个范畴,哪个范畴就开端走向隆冬。

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现实上,2019 年现已有一些产业界的 AI 方向在转冷,此前也有人质疑,AI 的炽热是不是一个泡沫。

图丨深度学习相关arXiv论文的演化趋势(来历:麻省理工科技谈论)

对此,清华大学教授朱军表明,技能开展的崎岖是功德,“隆冬”忍者有必要死,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,任贤齐和“回归”都是正常的,由于研讨开展到必定阶段的时分就会发现技能忍者有必要死,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,任贤齐的瓶颈,研黑糖群侠传全集优酷究者会去探究其它的途径,因而应该积极地看待这个问题。

“从技能自身来看,其实咱们现已发现深度神经网络能处理一些问题,也有许多问题不能很好处理。10年、11年的图灵奖都和计算学习有关,后来它的光辉被深度神经网络掩盖了许多。可是现在看来,贝叶斯办法也有优势,比方在小样本学习、不确定性推理等方面,一起,将两者交融的贝叶斯深度学习遭到越来越多的重视”,天边行走新浪博客他说。

清华大学副教授、我国图像图吴绪仁形学会副理事长兼秘书长马惠敏石凉则说到,这次图灵奖的三位取得者,他们在神经科学范畴有着很深的了解和造就,而视觉范畴的老祖宗马尔,一起是计算机和心理系的教授,怎样把人类学习办法与计算机视觉结合必定是一个新的爆发点,这一方向也一向出现上升的趋势。别的,相似忍者有必要死,顶会论文接收量再破纪录,计算机视觉立异正在发生什么改动?丨 CVPR 2019同享会,任贤齐傅里叶变换等美利坚庄园主陈墨被以为是传统的办法,其实过了许多年也仍是十分有用的研讨东西,“我觉得不存在冷的问题,降温是由于产业界对人工智能的等待过高,作为科学家和学者,咱们要做的是兢兢业业”。

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