js3311com金沙网站小蓦早资源音信:李飞(Li Fei)飞离职谷歌,职业主题将再度转回学术界

原标题:腾讯开源业内最大多标签图像数据集,附ResNet-101模型

原标题:小蓦早资讯:李飞飞离职谷歌,工作重心将重新转回学术界

机器之心发布

允中 发自 凹非寺

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不久之前,

鹅厂福利,又是开源。

#新闻#

CVPR 2019 接收论文公布

最迟本月月底,腾讯AI Lab将开源“Tencent ML-Images”项目。

李飞飞离职谷歌,工作重心将重新转回学术界

:在超过 5100 篇投稿中,共有 1300 篇被接收,接收率达
25.2%。本文介绍了京东AI研究院被接受的一篇 Oral
论文,作者从优化的角度出发,通过实验解释了梯度稳定手段之一的 BatchNorm
是如何帮助随机初始化训练一阶段检测器 SSD,进而结合了 ResNet 与 VGGNet
来加强对小物体的检测。值得一提的是,本文第一作者朱睿还是一位大四学生,就读于中山大学数据科学与计算机学院,现于京东
AI 研究院视觉与多媒体实验室实习。

不仅要开源多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101。

谷歌云官方博客发布文章称,目前担任谷歌云AI/ML首席科学家的李飞飞将重返斯坦福大学,转为担任谷歌云AI/ML顾问,卡耐基梅隆大学计算机学院院长Andrew
Moore将负责谷歌云AI业务。李飞飞2016年11月加入谷歌,在担任谷歌云 AI/ML
首席科学家的同时,李飞飞还担任斯坦福大学副教授、斯坦福 AI
实验室负责人。

使用 ImageNet
预训练的网络模型能够帮助目标任务(物体检测、语义分割、细粒度识别等)快速收敛,然而使用预训练模型会带来诸多限制,其中一个问题就是改动特征提取网络的结构成本相对较高,需要耗时巨大的重新预训练来适应不同需求的任务。那么,如果不使用预训练模型,进行随机初始化训练,达到较高准确率的某些必要条件是什么?

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彭博社曝光苹果发布会信息 推8款产品

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业内最大规模

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不久之前,

值得注意的是,这次开源的ML-Images包含了1800万图像和1.1万多种常见物体类别,在业内已公开的多标签图像数据集中,规模最大,一般科研机构及中小企业的使用场景,应该够了。

9月10日消息,日前,彭博社曝光了苹果将在发布会推出的所有产品。其中包括三款新手机:5.8英寸的iPhone
X升级版,或命名为“iPhone Xs”;6.5英寸的iPhone X放大版,或命名为“iPhone
Xs Max”;6.1英寸的iPhone X低价版,或命名为“iPhone
Xr”。据报道,苹果还将推出具备更大显示屏的新款苹果手表、一款14英寸视网膜屏幕的低价位笔记本电脑,两款采用窄边框和高屏占比设计的iPad
Pro,此外,还将对盒式电脑Mac Mini进行升级。

CVPR 2019 接收论文公布

此前,业内公开的最大规模的多标签图像数据集是谷歌公司的Open Images,
包含900万训练图像和6000多物体类别。

腾讯AI Lab开源多标签图像数据集项目

:在超过 5100 篇投稿中,共有 1300 篇被接收,接收率达
25.2%。本文介绍了京东AI研究院被接受的一篇 Oral
论文,作者从优化的角度出发,通过实验解释了梯度稳定手段之一的 BatchNorm
是如何帮助随机初始化训练一阶段检测器 SSD,进而结合了 ResNet 与 VGGNet
来加强对小物体的检测。值得一提的是,本文第一作者朱睿还是一位大四学生,就读于中山大学数据科学与计算机学院,现于京东
AI 研究院视觉与多媒体实验室实习。

所以一旦腾讯ML-Images开源,毫无疑问将成为业内规模最大。

9月10日,腾讯AI
Lab宣布将于9月底开源“Tencent
ML-Images”项目,该项目由包括1800万训练图像和1.1万多常见物体类别的多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。除了数据集,腾讯AI
Lab团队还将在此次开源项目中详细介绍:大规模的多标签图像数据集的构建方法、基于ML-Images的深度神经网络的训练方法、基于ML-Images训练得到的ResNet-101模型。

使用 ImageNet
预训练的网络模型能够帮助目标任务(物体检测、语义分割、细粒度识别等)快速收敛,然而使用预训练模型会带来诸多限制,其中一个问题就是改动特征提取网络的结构成本相对较高,需要耗时巨大的重新预训练来适应不同需求的任务。那么,如果不使用预训练模型,进行随机初始化训练,达到较高准确率的某些必要条件是什么?

不过腾讯方面认为,不光是数量规模上够诚意,在项目细节上,也都颇为用心:

#出行#

本文介绍了我们今年的 CVPR Oral 工作《ScratchDet: Exploring to Train
Single-Shot Object Detectors from
Scratch》,作者从优化的角度出发,通过实验解释了梯度稳定手段之一的
BatchNorm 是如何帮助随机初始化训练一阶段检测器 SSD,进而结合了 ResNet 与
VGGNet 来加强对小物体的检测。

大规模的多标签图像数据集的构建方法,包括图像的来源、图像候选类别集合、类别语义关系和图像的标注。在ML-Images的构建过程中,团队充分利用了类别语义关系来帮助对图像的精准标注。

马斯克称特斯拉车机将推出简要模式

文章的代码后续会公布到
contribute 到 mmdetection 中。

基于ML-Images的深度神经网络的训练方法。团队精心设计的损失函数和训练方法,可以有效抑制大规模多标签数据集中类别不均衡对模型训练的负面影响。

9月10日消息,马斯克日前在推特上表示,特斯拉将在V9车载操作系统中加入Fade模式,使汽车屏幕仅显示必要信息。去掉令人分心的视觉元素,能使驾驶员将注意力集中放到驾驶上。

论文地址:

基于ML-Images训练得到的ResNet-101模型,具有优异的视觉表示能力和泛化性能。通过迁移学习,该模型在ImageNet验证集上取得了80.73%的top-1分类精度,超过谷歌同类模型(迁移学习模式)的精度,且值得注意的是,ML-Images的规模仅为JFT-300M的约1/17。这充分说明了ML-Images的高质量和训练方法的有效性。详细对比如下表。

劳斯莱斯前设计总监加入一汽担任CCO

动机

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9月10日消息,据彭博社报道,劳斯莱斯前设计总监贾尔斯·泰勒已正式加入一汽,担任集团全球设计副总裁兼首席创意官。加入一汽后,泰勒将主要负责一汽红旗品牌的设计策略和风格理念。他将带领一汽在慕尼黑建立一个新的设计中心,组建一支全球化的高端设计团队。该中心将承担中国一汽红旗品牌前瞻造型项目和量产造型项目的设计工作,泰勒将监督使国际化的设计理念注入一汽包括乘用车在内的一系列产品中。

现有的检测训练任务存在三个限制: