g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Özel: Profesör Jia Jiaya, bir bilgisayar görme ustasının ihtişamı ve hayali olan Tencent Youtu'ya resmen katıldı

Jia Jiaya bilgisayar görme ustasının gelişimi: Microsoft'un üç yıllık ve yaşamı etkileyen akıl hocası Shen Xiangyang

Xinzhiyuan Orijinal

Yazar: Hu Xiangjie

Xinzhiyuan, 2017 işe alımının son turunu başlattı: COO, genel yayın yönetmeni, baş yazar, operasyon direktörü, görsel yönetmen ve diğer sekiz pozisyon tamamen açık.

Xinzhiyuan, COO'lara ve yönetici editörlere bir milyon yuan'a kadar yıllık maaş teşvikleri sağlar; kilit çalışanlara en eksiksiz eğitim sistemi, ücretler ve endüstri ortalamasından daha yüksek ikramiyeler sağlar. Xinzhiyuan'a katılın ve dünyayı değiştirmek için yapay zeka endüstrisinin liderleriyle birlikte çalışın.

Teslimatı devam ettir: jobs@aiera.com.cn HR WeChat: 13552313024

Xin Zhiyuan Rehberi Zhang Tong ve Yu Dong'un ardından Tencent, bilgisayarla görü alanında lider olan başka bir yapay zeka ustasını başlattı, Hong Kong Çin Üniversitesi'nde kadrolu profesör olan Jia Jiaya resmen tam zamanlı katıldı. 13 Mayıs 2017'de Tencent'in arifesinde Profesör Jia Jiaya'nın katılacağını resmen duyuran Profesör Jia, Xinzhiyuan ile özel bir röportajı kabul etti. Neden Tencent'i seçtiğini ve akademiden endüstriye geçiş rolünü nasıl gördüğünü anlattı. Ayrıca röportajda, Microsoft'taki üç yıllık staj deneyimi, eğittiği öğrenciler ve geçen yıl takımı ImageNet'te şampiyonluk kazanması için yönettiği akademik kariyerinden bahsetti. Teknik olarak Profesör Jia, ünlü "görüntü bulanıklaştırma" teknolojisini Xin Zhiyuan'a tanıttı ve bilgisayarla görme endüstrisinin gelişme eğilimi hakkındaki görüşlerinden bahsetti.

15 Mayıs 2017'de, Hong Kong Çin Üniversitesi'nde kadrolu profesör olan Dr. Jia Jiaya, Tencent Youtu Lab'a katıldı. Üstün bir bilim insanı olan Profesör Jia Jiaya, bilgisayarla görme, görüntü işleme, örüntü tanıma ve makine öğrenimi gibi yapay zeka alanlarında araştırmanın yanı sıra yapay zeka ve çeşitli uygulama senaryolarının kombinasyonunun derinlemesine incelenmesinden sorumlu olacak.

Bu, Zhang Tong ve Yu Dong'un ardından 2017'den beri Tencent'e katılan ağır yapay zeka alanındaki bir başka üst düzey uzman.

Zhang Tong ve Yu Dong'un bulunduğu Tencent Yapay Zeka Laboratuvarı'nın aksine Jia Jiaya, bilgisayarla görme konusunda uzmanlaşmış Tencent Youtu Lab'a katıldı. Xinzhiyuan, daha önce Tencent Youtu'nun Tencent AI'nın üç temel sütunundan biri olduğunu ve WeChat AI ekibi ve yeni kurulan Tencent AI Lab ile birlikte Tencent'in AI gelişimini yönlendireceğini bildirdi. Bu yılki ikonik uluslararası yüz tanıma yarışmalarında - LFW ve MegaFace, Tencent Youtu şampiyonluk sonuçlarını kazandı. Youtu Lab 2012 yılında kurulmuş olup, görüntü işleme, örüntü tanıma, makine öğrenimi, veri madenciliği ve diğer alanlarda teknoloji araştırma ve geliştirme ve iş inişine odaklanarak yaklaşık 5 yıllık bir geçmişe sahiptir.

Jia Jiaya, Eylül 2004'te Hong Kong Çin Üniversitesi (CUHK) Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'ne katıldı. 2010'da doçentliğe, 2015'te profesörlüğe terfi etti. Profesör Jia Jiaya, üniversitedeki görev süresi boyunca 100'den fazla en iyi konferans ve dergi makalesi yayınladı ve erken ve orta dönem bilgisayarla görü alanındaki en ünlü uzmanlardan biridir. Bunlar arasında, kendisi ve öğrencileri tarafından yayınlanan L0 Gradient Minimization ile Görüntü Düzeltme, SIGGRAPH Asia 2011'de en çok alıntı yapılan makaledir. Bilgisayarla görme ve makine öğreniminin en iyi yayınları olan IEEE İşlemleri Örüntü Analizi ve Makine Zekası'nın (TPAMI) ve Uluslararası Bilgisayar Görme Dergisi'nin (IJCV) editörüdür. Profesör Jiaya Jia ayrıca Uluslararası Bilgisayar Görüsü Konferansı (ICCV), IEEE Uluslararası Bilgisayar Görüsü ve Örüntü Tanıma Konferansı (CVPR) ve Uluslararası Hesaplamalı Görüntüleme Konferansı (ICCP) 2013-2017 ve bilgisayar grafikleri ve etkileşim üzerine en iyi konferansların saha başkanı olarak görev yapmıştır ( SIGGRAPH tez komitesi üyesi.

Profesör Jiaya Jia, Hong Kong Çin Üniversitesi'nde bilgisayarla görme ve makine öğrenimi araştırmalarına liderlik ediyor.Araştırması, görüntü ve video anlama, dinamik ve derinlik tahmini, pratik optimizasyon algoritmaları ve diğer görsel içeriğin derin öğrenimine odaklanıyor. 2000 yılından beri bilgisayarla görme araştırması ve ilgili algoritma araştırması ve geliştirmesiyle uğraşmaktadır. Profesör Jia Jiaya, Tencent'e katılmadan önce Microsoft Research, Google, Qualcomm, Intel, Adobe ve diğer imaj ve yapay zeka araştırma kurumları ile derinlemesine ortak araştırma çalışmaları yürütmüş ve ayrıca Shang Tang gibi bir grup seçkin usta ve doktora yeteneğini geliştirmiştir. Dr. Xu Li, Teknoloji CEO'su.

Profesör Jia, görüntü analizi ve işlemede performans açısından benzersiz veya üstün olan pek çok teknolojiye sahiptir. Temsili çalışmaları arasında görüntü bulanıklaştırma, filtreleme, görüntü seyrek işleme, çok bantlı görüntü sinyal füzyonu ve iyileştirme ve büyük ölçekli hareket tahmini yer almaktadır. Doku ve yapının katmanlaşmasına, anlamsal bölümlemeye dayanır. Bu sonuçlar endüstrinin en etkili konferans ve yayınlarında yayınlandı ve gerçekte teknik olarak uygulandı. Yerleşik sistemde olağanüstü performans sergilediler. Ve çoğu havacılık, tıbbi görüntüleme, güvenlik yönetimi, robot tasarımı, meteorolojik analiz ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılabilen açık kaynak kodludur. Bunların arasında, görüntü filtreleme ve ters görüş problem çözme, birçok üniversite ders kitabında, eğitim yazılımında ve açık kaynak vizyon kodu kitaplığında (OpenCV dahil) yer alır ve aynı zamanda görme iş sistemlerinde de yaygın olarak kullanılır. Bu aşamada laboratuvarı anlamsal bölümleme, doğal dil ve vizyon eklem sistemleri, derin portre işleme ve derin geometri anlayışı alanlarında önemli sonuçlar elde etmiştir.

Tencent başkan yardımcısı Liang Zhu şunları söyledi: "Profesör Jia Jiaya, yapay zeka alanında bir araştırma uzmanı. Profesör Jia Jiaya'yı Tencent Youtu Lab'a katılmaya davet etmekten çok memnunuz. Youtu Labın görüntü tanıma ve yüz tanıma teknolojisi Dünyada her zaman lider bir konumda olmuştur ve yapay zeka alanında çeşitli birinci sınıf yarışmalarda defalarca iyi sonuçlar elde etmiştir.Tencent, son yıllarda yapay zeka alanında sosyal etkileşim, devasa büyük veri ve güçlü bulut bilişim yeteneklerine odaklanan zengin uygulama senaryolarına güvenmiştir. Hızlı bir gelişme sağladı. Gelecekte, yapay zekanın potansiyelini teşvik etmek için bulut platformlarıyla birlikte yapay zekanın teknik yeteneklerini ve uygulama senaryolarını geliştirmeye ve insanların yaşam kalitesini iyileştirmek için teknolojiyi kullanmaya devam edeceğiz. "

Profesör Jia Jiaya şunları söyledi: "Tencent Youtu Lab'a katılabildiğim için onur duyuyorum. Son yıllardaki geliştirmelerden sonra Youtu Lab, yapay zekanın çeşitli alanlarında, özellikle yüz tanıma alanında lider teknik gücü ve çözümleri biriktirdi. Sahada, Youtu Lab, MegaFace ve LFW gibi uluslararası yetkili yapay zeka yarışmalarında defalarca dünya rekorları kırdı.Görsel tanıma, yapay zekanın temel ve önemli girişidir ve yapay zeka araştırmaları büyük verilere dayanmalıdır. Büyük veri eğitimi yoluyla algoritma modellerini optimize edin. Youtu Lab'a katıldıktan sonra, araştırma yapmak için Tencentin sosyal ağ platformu tarafından oluşturulan büyük verilere güvenmeyi dört gözle bekliyorum. Yeni fırsatların geleceğine inanıyorum ve yenilerini genişletmeye devam etmeyi umuyorum. Uygulama senaryoları, yapay zekayı gerçekte halk için anlamlı hale getiriyor. "

13 Mayıs 2017'de Tencent'in arifesinde Profesör Jia Jiaya'nın katılacağını resmen duyuran Profesör Jia, Xinzhiyuan ile özel bir röportajı kabul etti. Neden Tencent'i seçtiğini ve akademiden endüstriye geçiş rolünü nasıl gördüğünü anlattı. Röportajda akademik kariyerinden, yetiştirdiği öğrencilerden ve geçen yıl ImageNet'te takımın şampiyonluk kazanmasına öncülük etti. Teknik olarak, Profesör Jia ünlü "görüntü bulanıklaştırma" teknolojisini Xin Zhiyuan'a tanıttı ve bilgisayarla görme endüstrisinin gelişme eğilimi hakkındaki görüşlerinden bahsetti.

Jia Jiaya, Xinzhiyuan'a, Tencent Youtu ile kombinasyonun neredeyse bir hit olduğunu ve Tencent'e tam zamanlı katılacağını söyledi. Ve sektöre girmeyi seçmesinin nedeni, "Belirli bir yaşta farklı bir şeyin peşinden gitmek istiyorum." Tencent'te, teknolojinin sosyal ilerlemeyi destekleyebileceğini ve daha büyük bir etkiye sahip olabileceğini umuyor.

Rol dönüştürme konusundan bahseden Jia Jiaya, bilgisayar vizyonunun üç özelliğini özetledi: Birincisi, temelde uygulamaya dayalıdır ve hemen hemen her teknolojinin bir uygulama senaryosu olmalıdır; ikincisi, bilgisayar vizyonu AI'dadır. Doğrulama sonucu en doğrudan olanıdır; üçüncü olarak, bilgisayar görüşü yalnızca bir ifade biçimi değil, aynı zamanda başka birçok işlevi de vardır. Bilgisayarla görme araştırma sonuçlarının neredeyse endüstride (artı mühendislik) uygulanabilmesi tam da bu özelliklerden kaynaklanmaktadır.

Şuna inanıyor: "Araştırma düşüncemizin çoğu uygulamaya çok yakın, bu yüzden rolüm pek değişmedi. Elbette, iyi bir ürün büyük bir kullanıcı ve pazar faktörüne sahip olacak, ancak çok sayıda geliştirici, pazar ve Ürün yöneticileri kullanıcı deneyimini kontrol ediyor, bu yüzden benim için en büyük zorluk şirket kültürünü şirkete girdikten sonra anlamak ve bu şirkete uygun bir Ar-Ge ekibi oluşturmak. "

Ek olarak, Xinzhiyuan'a, birçok yüksek lisans düzeyindeki akademik yeteneğin, yeteneklerinin şirketin ihtiyaçlarına, araştırma döngüsüne ve kurumsal gelişimine uygun olup olmadığını görmek için kurumsal dünyaya girmeden önce "eşleştirme" yi düşünmesi gerektiğini söyledi. Eşleşip eşleşmediği. "Aksi takdirde bir araya gelmek kolay olmayacak."

Pek çok kişi Jia Jiaya'nın Çin'in AI alanındaki "Whampoa Askeri Akademisi" olan Microsoft Araştırma Enstitüsü ile de ilişkisi olduğunu bilmiyor. Doktora 4 yıl, Pekin'de Microsoft Araştırma'da 3 yıl geçirdi. Orada, hayatı üzerinde büyük etkisi olan bir akıl hocası olan Shen Xiangyang ile tanıştı, bilgi ve teknolojide en yüksek düzeyde eğitim ve tavlama almakla kalmadı, aynı zamanda araştırma yapmak için profesyonel bir tutum da öğrendi. Microsoft'ta Sun Jian ve bilgisayarla görme alanındaki diğer üst düzey bilim adamlarıyla aynı anda çalışıyordu ve çok sayıda son teknoloji bilgisayar görüşü araştırması yapıyordu. Microsoft'taki üç yılın Jia Jiaya'nın bilgisayar alanında yüksek lisans düzeyinde bir profesör olması için sağlam bir temel oluşturduğu söylenebilir. Bu deneyimi röportajda ayrıntılı olarak hatırladı.

Hong Kong Çin Üniversitesi'nde Jia Jiaya, "sadece akademik dünyanın direği haline gelmekle kalmayıp aynı zamanda endüstride bir dünya açan" mükemmel bilgisayarlı görme yetenekleri yetiştirdi. Dünyanın şeftali ve erikle dolu olduğu söylenebilir. Bu aynı zamanda "usta" kelimesinin de kökenidir.

Röportajda Profesör Jia, Xin Zhiyuan'a geçen yıl ImageNet yarışma sahnesi sınıflandırma projesinde kazanan teknolojiyi tanıttı - "Bağlamsal anlamsal bilgiye dayalı piramit sahne analizi çerçevesi PSPNet" ve geleneksel görüntü işlemenin mücevheri: görüntü bulanıklaştırma teknolojisi .

Aşağıdaki, Xinzhiyuan ve Profesör Jia Jiaya arasındaki diyaloğun bir kopyasıdır:

Neden Tencent Youtu'ya katılmayı seçmelisiniz: Jia Jiaya, Tencent'teki hayalinden bahsediyor

Xin Zhiyuan Neden Tencent Youtu'ya katılmayı seçtiniz?

Jia Jiaya Tencent Youtu'ya katılmayı seçtim çünkü 15 yıldan fazla bir süredir bilgisayarla görme araştırması ve geliştirmesi yapmaktayım ve görüntü ve video alanında birçok başarı bıraktım, bu nedenle sektör her zaman benimle yakın temas halinde oldu. Örneğin okuldaki görsel araştırma projelerinin birçoğu bize sektör tarafından aktif olarak sunuluyor.Bir yol bulabileceğimizi umuyoruz ve aynı zamanda sektörde birçok pratik teknoloji yarattık. Hong Kong Çin Üniversitesi'ndeki araştırma grubum yeni yöntemler yaratmayı hedefliyor. Şirkete katılmak istememin bir nedeni bu. Buna ek olarak, geçtiğimiz iki yılda birçok şirket en son yapay zeka teknolojisini aradı.Bu talebe dayanarak, yaratıcı teknolojiyi ve yıllar içinde geliştirdiğimiz yeni sorunları çözme yeteneğini endüstriye ve üretkenliğe dönüştürmek istiyoruz. Youtu, araştırma yönümle çok tutarlı, bu yüzden neredeyse Tencent Youtu ile başarıyordum. Yılların birikimine dayandıkları için görüntü ve videolarda çok büyük avantajlara sahipler. Ve Tencent'in platformuna dayalı olarak, Youtu kendi iş rotasından çıktı ve birçok iyi ürün ve teknoloji dönüşümüne sahip. Tencent devasa bir platforma ve müşteri tabanına sahiptir ve neredeyse tüm akla gelebilecek uygulama senaryolarını sağlar. Birinin Tencent'in kaldırılmasından sonra Çin'in çok fazla BT'sine sahip olmayacağını, dolayısıyla Tencent'in çok güçlü olduğunu söylediğini hatırlıyorum. Bu nedenle, Tencent Youtu'ya tam zamanlı katılmaya karar verdim. Üssüm çoğunlukla Shenzhen ve Hong Kong'da ve sık sık Şangay ve Pekin'e gidiyorum. Shenzhen ve Hong Kong'daki araştırmacıların bize katılmasını memnuniyetle karşılıyorum.

Xin Zhiyuan Az önce Tencent'in uygulama senaryolarının avantajlarından bahsettiniz, veri avantajı sizi çeken bir yer mi?

Jia Jiaya elbette. Örneğin, Youtu Lab'ın görüntü tanıma, yüz tanıma ve diğer teknolojileri her zaman dünyada lider konumda olmuş ve pornografi, aile araması ve finans gibi çeşitli alanlarda ürün inişini gerçekleştirmiştir. Ekip, sosyal etkileşim, büyük miktarlarda büyük veri ve güçlü bulut bilişim yeteneklerine odaklanan zengin uygulama senaryolarına güveniyor ve teknoloji araştırma ve geliştirmede geliştirme için daha fazla alana sahip olabilir.

Xin Zhiyuan Tencent'e katıldıktan sonra, tüm ekibin iş birliği için ne gibi planlarınız var?

Jia Jiaya Tencent Youtu ve benim çok iyi tamamlayıcı avantajlara sahibiz. Youtu'nun güçlü teknolojileri temel olarak yüz tanıma, görüntü sınıflandırması, pornografi, OCR vb. İçerir. Ayrıca seste müzik sınıflandırması ve uğultu alma da vardır. Bu doğrultuda Youtu, çeşitli mobil ve bulut platformlarında ürün inişi gerçekleştirebilir. Önceki ve son araştırmalarım, görüntü bulanıklaştırma, görüntü geliştirme, anlambilimsel bölümleme ve nesne algılama ve tanıma gibi doğal görüntü videolarının çeşitli akıllı üretimi, anlaşılması ve iyileştirilmesine odaklanıyor. Tencent platformunda birinci basamak araştırma ve yeniliğin genlerini güçlendirmeyi ve genişletmeyi umuyorum. Amacım, en ileri görüş bilimcileri ve ekipteki en iyi araştırmacıların ihtiyaç duyduğu Ar-Ge ortamını sağlamaktır. Umarım bu teknolojiler belgeler, patentler üretebilir ve yarattığımız teknolojiler hakkında daha fazla kişiye bilgi verebilir. Gelecekte, yeni teknolojilerin mühendislik ve ticari personel ile işbirliğine odaklanacağım ve kendi geliştirdiği AI teknolojisini sistematik hale getirip ürünlere koyacağım, böylece kullanıcılar bu ürünleri görebilir, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve yaşamlarını zenginleştirebilir.

Xin Zhiyuan Daha önce görüntü bulanıklaştırma gibi iyi bilinen teknolojileriniz var Tencent ürünlerinde kullanılacak mı?

Jia Jiaya Patent konuları içerdiği için doğrudan kabul edilmeyecektir. Amacım, şirket içinde ve dışında şirketin ihtiyaçlarını karşılayacak yeni bir ekip oluşturmak ve yeni teknolojiler geliştirmek. Örneğin, yakın zamanda insanların genel segmentasyonunu geliştirdik ve ayrıca CVPR'de yayınlanan ve bir kişiyi otomatik olarak segmentlere ayırabilen makaleler de var. Bu yeni teknolojiler çeşitli platformlara entegre edilecek. SDK, açık kod bile sağlayacağız. Bir bulmaca gibi sistematik olarak görsel bir sistem kurmayı umuyorum.Her şekil farklıdır.Umarım bu bileşenleri büyük bir görüntü oluşturmak için bir araya getirmeyi. Şirket içinde yeni teknolojiler açmak için sistematik bir proje kurmayı umuyorum. Örneğin, size büyük uluslararası konferanslarda birkaç kez tanıttığım bir sinyal filtreleme teknolojisi (dönen kılavuz filtre), bir görüntünün bazı küçük dokuları veya diğer istenmeyen küçük dokuları doğrudan kaldırmak için hızlı bir şekilde işlenebilmesidir. yapı. Bu teknik derin öğrenme gerektirmez, bir satır kod çok güzel sonuçlar verir ve çok hızlıdır. Aslında, birçok ilginç yeni teknolojimiz ve fikrimiz var ve bu yeni teknolojileri şirkete entegre etmek için enerjimi harcayacağım.

Buna ek olarak, bu yıl çok ilginç bir şey yaptık: Yüz güzelleştirme yanıtı (açıklaştırma): Yüzün güzelleştirmeden önceki haline geri dönmek için AI teknolojisini kullanabileceğimizi umuyoruz. Bunu neden yapıyorsun? Bunun nedeni, çevrimiçi fotoğrafların çok güzel olduğunu söyleyen birçok haber görmemizdir, ancak görüşmeden sonra farkın çok büyük olduğunu ve hatta sosyal olaylara neden olduğunu gördük. Sadece güzelleştirilmiş resmi orijinal görünümüne döndürmek istiyoruz. Bunu daha sonra detaylı olarak tanıtacağım. Özetlemek gerekirse, araştırmamız bazen oldukça çılgınca olabilir, ancak beklenmedik sonuçlar üretebilir. Umarım bu yeni teknolojiler, daha büyük uygulamalar üretmek için şirketin platformu aracılığıyla kullanılabilir.

Xin Zhiyuan Tencent'e katıldıktan sonra hayaliniz nedir?

Jia Jiaya Belirli bir yaşta, farklı bir şeyin peşinden koşmayı umuyorum. Ayrıca yeni zorlukları da bekliyorum. Aslında, okullarda araştırma yapmak, toplumun çok kısa sürede gelişmesine yardımcı olmak veya sıradan insanların bu teknolojileri hızlı bir şekilde kullanmasını sağlamak için daha zordur. Hayalim, teknolojinin hızlı bir şekilde sosyal ilerlemeyi teşvik etmesine ve daha büyük bir etkiye sahip olmasına izin vermek. Girişimcilik genellikle erken aşamada yalnızca bir veya iki yöne veya içeriğe odaklanabilir ve onlarca yeni teknolojimizin tamamını uygulamak imkansızdır. Bu yüzden endüstri ile bütünleşmek ve farklı alanları geniş bir şekilde keşfetmek için Tencent'e katılmak istiyorum.

Bilgisayar görüşünün üç özelliğinden rol dönüştürme hakkında konuşmak: sudaki bir balık gibi

Xin Zhiyuan Tencent'in ürünlere ve kullanıcı deneyimine çok değer veren bir şirket olduğunu hepimiz biliyoruz.Akademik araştırmadan kurumsal Ar-Ge'ye, rol dönüşümünü nasıl aşarsınız ve karşılaştığınız en büyük zorluklar nelerdir?

Jia Jiaya Bu çok güzel bir soru. Sanırım medya, endüstri ve akademi dahil birçok kişi akademik araştırmadan girişimciliğe geçmenin büyük bir değişim olduğunu düşünecek, bu çok ilginç bir argüman. Aslında ben öyle düşünmüyorum. Yaptığım yöne bilgisayar görüşü deniyor AI çağında herkese AI denilmesine rağmen, biz her zaman bilgisayarla görü çalışıyorduk. Yapay zekadaki diğer yönlerle karşılaştırıldığında, bilgisayar vizyonunun yapay zekanın geliştirilmesinde birçok özelliği vardır.Akademiden endüstriye rol değişiminin neden sıklıkla sorun olmadığını açıklamak için bunu özetlemek istiyorum.

Her şeyden önce, bilgisayar görüşü, uygulama odaklı bir yapay zekadır, yani hemen hemen her teknolojinin uygulama senaryoları vardır. Örneğin şu anda çok popüler olan yüz tanıma, yaklaşık on yıllara dayanan bir geçmişe sahiptir.Yüz tanıma, bu teorinin ne kadar harika olduğunu kanıtlamak değil, onu çeşitli senaryolara uygulamaktır. Örneğin, çeşitli yazılımlar, şüpheli kişileri bulmak için yüzle oturum açma, güvenlik kontrolü videosu vb. Kullanır. Diğer bir örnek, gece sahnesi görüntüsünü temiz ve güzel hale getirmek için yaptığımız görüntü iyileştirmedir. Bu aynı zamanda gerçek ihtiyaçlardan da kaynaklanıyor.Şimdi, görüntü yakalamak için cep telefonlarını kullanırken, çipin görüntüleme kapasitesi ne kadar güçlü olursa olsun, kaçınılmaz olarak bulanıklık, gürültü, detay kaybı vb. Gibi bazı problemler ortaya çıkacaktır. Bu problemi çözmek için. Bilgisayarla görme alanında yayınlanan yazılarımızda, girişin ilk paragrafı temelde bu sorunu neden çözmemiz gerektiğinden bahsedecek, bu da uygulama senaryosudur. Daha sonra makale teknolojik yeniliği detaylandıracaktır.

Başka bir örnek verelim: Son zamanlarda birçok cep telefonu bir kameradan iki kameraya geçti ve bu da daha fazla uygulama üretebilir. İki kamera arka planı yakınlaştırabilir ve uzaklaştırabilir ve ilginç efektler elde etmek için ön plan ve arka plan yapısını değiştirebilirsiniz. Donanım ilerlemesinde bu tür yeni görüntüleme cihazlarının ortaya çıkması nedeniyle, bilgisayarla görme teşvik edilebilir ve daha sonra bilim adamları yeni problemler üzerinde çalışabilir ve bu süreçte yeni yöntemler üretebilir. Son olarak, araştırma sonuçları, görüntüleme sonuçlarını iyileştirmek için tüm sektöre geri gönderilir. Bu etkili bir olumlu geri bildirimdir. Bu olumlu geri bildirim, tüm bilgisayar görme alanının ve diğer yapay zekaların gelişimini büyük ölçüde desteklemiştir ve aynı zamanda yapay zekanın hızla ilerlemesi için iç itici güçtür.

İkinci özellik, tüm AI alanında, bilgisayarla görmenin sonuçları doğrulamanın nispeten kolay olmasıdır. Son yıllarda, derin öğrenme gücünü ilk kez kanıtladı çünkü doğruluk oranını büyük ölçüde artırdığı ImageNet'te doğrulandı. Neden görsel alanda? Aslında anlaşılması kolay. Örneğin, bir resmin bir araba, bir kişi veya her ikisini de içerip içermediğini belirlemek için belirsizlik yoktur. Bu nedenle, bir yapay zeka teknolojisi bilgisayar görüşünde tam olarak doğrulanabildiğinde, yetenekleri çok ikna edicidir. Diğer alanlarda işler daha karmaşık olabilir. Örneğin, dil doğrulamasında, insanlar belirli bir anlamı ifade etmek için yüzlerce yola sahip olabilir Bu, doğrulamanın zorluğunu ve hatta bunun nasıl doğrulanacağı bir araştırma yönü olacaktır. Görüntünün benzersizliği, birçok teknolojinin ilk adım doğrulamasında doğrudan kullanılmasını sağlar.

Üçüncü özellik, bilgisayarla görmenin sadece bir ifade biçimi değil, aynı zamanda diğer birçok işlev olmasıdır. Bu çeşitlilik, değişkenlik ve ölçeklenebilirlik büyüleyici. Her şeyden önce bir anlatım biçimi mesela film böyle bir mecra. Çok fazla ifade edebilir. Karakterlerin hikayesini ve performansını bilmek için sessiz filmi bile izleyebiliriz. Görme, duyuları anlamanın çok önemli bir yoludur. Görsel AI yeteneklerinin geliştirilmesinden sonra daha güçlü fonksiyonlar verildi. Bir olayı soyutlamak veya çıkarmak için bir araç olarak kullanılabilir. Örneğin, trafik kazaları bilgisayar görüşü ile otomatik olarak tespit edilebilir ve otonom sürüş ayrıca bir sonraki karar adımını gerçekleştirmek için arabanın çevresindeki ortamı anlamak için bilgisayar görüşü gerektirir. Bu nedenle, bir ifade biçimi olmanın yanı sıra, bilgisayar görüşü içeriği ayırt etme, anlama veya soyut olarak çıkarma yeteneği de üretebilir.

Bilgisayar görüşü aslında bir aktarım aracıdır. Bilgisayarda baktığımız bir resim, normal şartlar altında ağ iletimi yoluyla cep telefonumuza iletilebilir. Ancak ağ yoksa, bilgi iletmek için bilgisayarla görme teknolojisini de kullanabiliriz. İnternet ve iletişim olmadan bilgi aktarımını gerçekleştirmek için yalnızca cep telefonumuz ekrana bakarken bir fotoğraf çekmemiz, metin tanıma, sahne tanıma ve görüntü tanıma kullanmamız gerekiyor.

Bilgisayarla görmenin üç özelliğine dayanarak, grubumuzdaki birçok araştırma sonucu artı belirli bir mühendislik derecesi, neredeyse tüm endüstri alanlarında doğrudan uygulanabilir. Örneğin, daha önce çok hızlı görüntü yakınlaştırma yaptık. Bir görüntünün çözünürlüğü çok küçük olduğunda, ağda iletim hızı çok hızlıdır ve ardından kullanıcı yerel uçta hızlıca büyütebilir ve cep telefonunda yeterli ayrıntı görebilir.

Uzun yıllardır düşünüyorum, o kadar çok teknolojimiz ve yeni fikirlerimiz var ki, sektöre kesinlikle yardımcı olabiliriz. Teknik fizibilite, doğruluk, hız ve diğer sorunları çözebiliriz. Bu nedenle, şirkete katılmak, çok fazla teknoloji biriktirmiş bizler için suda bir balık gibidir. Düşük seviyeli mühendisler, kod döngüsünü açmak ve hızı artırmak için diğer programlama dillerini kullanmak gibi mühendislik seviyesi sorunlarını dikkate alacaklar, ancak bu temel algoritmik problemi çözmeyebilir. Bir teknolojinin kullanılamaması, kullandığı algoritmanın çok karmaşık olması olabilir. Alanı azaltabilir ve parametre boyutunu azaltabilirsek, genel çözümü aynı anda yüksek seviyeli algoritmaların kullanımına yaklaştırabiliriz ve son olarak, hız hala yaklaşık% 30 daha kötüyse, mühendislerin kodu ayarlamasına izin verin. Problem çözmeyi daha kesin hale getirecektir.

Son olarak özetlemek istiyorum, çünkü çoğu zaman araştırma düşüncemiz uygulamaya çok yakındır, bu yüzden benim rolüm pek değişmedi. Tabii ki, iyi bir ürün büyük ölçüde kullanıcı ve pazar faktörlerine bağlı olacaktır, ancak Tencent'in kullanıcı deneyimini kontrol etmek için çok sayıda geliştirici, pazar ve ürün yöneticisi olduğu için, Yani benim için en büyük zorluk şirkete girdikten sonra şirket kültürünü anlamak ve şirkete uygun bir Ar-Ge ekibi oluşturmak.

Akademik elit girişimciliğe nasıl bakmalı ya da sektöre katılma: Piyasada bir talep olduğunu ve buna uymak gerektiğini gösterir, ancak girişimciliğe uygun değilim

Xin Zhiyuan Günümüzde pek çok insan akademik dünyadan kurumsal dünyaya geldi, özellikle AI patlamasından sonra, çok sayıda üst düzey yetenek girişimlere ve büyük şirketlere katıldı. Ne düşünüyorsun?

Jia Jiaya İş kuran çok sayıda akademik elit, piyasanın fırsatlara ve ihtiyaçlara sahip olduğunu gösteren iyi bir olgudur. Ama bir iş kurmuyorum çünkü güçlü yönlerim yıllarca süren teknik birikim, teknolojik gelişime duyarlılık ve teknolojik gelişmenin sınırlarını anlama. Girişimciliğin bir veya iki uygulamayı hızla pazarlanabilir ürünlere ve platformlara dönüştürmesi gerekir. Bu, girişimcilerin yatırımcılarla nasıl başa çıkılacağını, pazarlamanın nasıl yapılacağını ve ürünlerin nasıl satılacağını öğrenmek için çok fazla enerji harcamasını gerektirir. Bu noktalarda, yeni mezun olmaktan daha iyi değilim. Olgun bir şirkete katılmak, iş operasyonları için harcadığım çabayı en aza indirebilir. Gençleri kendi işlerini kurmaya teşvik ediyorum ve grubumuzdan mezun olan öğrenciler çok iyi gidiyor.

Ayrıca kurumsal dünyaya giren çok sayıda akademik usta da iyi bir şey. 10 veya 15 yıl önce, çoğu şirket akademik gelişimin mevcut durumunu anlamadı.Şimdi AI dönemi, yeni teknolojileri üretkenliği veya ürün geliştirmeyi teşvik etmenin temel içeriği haline getiriyor. Bununla birlikte, herhangi bir uzmanın kurumsal dünyayla makul bir şekilde eşleştirilmesi gerektiğini düşünüyorum. Örneğin, bazı bilim adamları araştırma alanında çok önemli olan teorik türetme yapıyorlar, ancak şirket katılımlarının doğrudan ürün uygulamalarının geliştirilmesini teşvik edeceğini umuyorsa, bu uygunsuzluğa neden olabilir. Bir bilim adamının daha önce yapmadığı şeyleri yapmaya başlaması çok zor olmalı. Başka bir örnek olarak, birçok akademik personelin orta ve uzun vadeli araştırma yapması 3 ila 5 yıl sürmektedir. Ancak son birkaç yılda 10 milyon değerinde bir şirket 1 milyar veya 10 milyar oldu, bu da bir zaman uyuşmazlığı. Bence eğer ödevinizi eşleştirme konusunda yaparsanız, şirketler kesinlikle uyum sağlayabilecek.

Xin Zhiyuan Tencent, 2015 yılından beri yapay zekanın önemini vurguluyor ve birçok düzen oluşturdu. Sizce yapay zekanın Tencent için önemi nedir?

Jia Jiaya Sadece Tencent değil, aynı zamanda büyük küresel şirketler de çok büyük yatırımlar yapıyor. Ayrıca, çoğu şirketin bu fırsatı genişletmek için aradığını ve yapay zekaya yapılan yatırımın da haklı olduğunu gösteren yüksek teknoloji yeteneklerin tanıtılmasına büyük önem veriyor. Bunun hakkında daha fazla konuşmayacağım, temel olarak çok sayıda bilim adamının olumlu geri bildirimlerine ve şirketin uygulama düzeyinde girdi ve çıktıların karşılaştırılmasına ve ardından teknik ve ekonomik düzeylerin kapsamlı bir analizine dayanarak. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yapay zeka yalnızca yeni efektler ve yeni uygulamalar üretmekle kalmaz, aynı zamanda süreçleri otomatikleştirebilir ve şirket harcamalarını azaltabilir. Şimdi yatırım yapmazsanız, gelecekte herhangi bir işletmenin başkaları tarafından kontrol edilmesi olasıdır.

Şimdi Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yapay zeka teknolojisi girişimleri, birkaç yıl içinde küçük ölçekten birkaç milyarlık bir değere büyüyebilir, bu da benzeri görülmemiş bir fiziksel olmayan teknolojik değişimin başladığını gösteriyor. Neden fiziksel olmayan deniyor? Geçmişte buhar makinesinin icadı ve elektrik kullanımı gibi hemen hemen tüm teknolojik devrimler donanımla başladı. Fiziksel olmayan bir teknolojinin ne kadar etki yaratacağını kimse bilmiyor. Bu nedenle, Tencent'in yapay zeka yatırımı, aslında yerli ve yabancı BT ve BT dışı şirketlerin büyük ortamdaki bu değişikliği anlamasına yol açtı. Otomobil üretimi, finans, inşaat ve tıbbi bakım bu fiziksel olmayan teknolojik değişime girmeye başladığında, yeni bir çağ başlamak üzere.

Bir bilgisayarla görme uzmanının geliştirilmesi: Microsoft'un üç yıllık ve yaşamı etkileyen akıl hocası Shen Xiangyang

Xin Zhiyuan Neden o zamanlar bilgisayarla görmeyi seçtiniz, sonuçta bu o zamanlar özellikle popüler bir alan değildi?

Jia Jiaya İyi söyledin. Popüler değil. Bilgisayar görüşü o zamanlar çok soğuk bir endüstriydi ve neredeyse hiç kimse bilgisayarla görmenin ne olduğunu bilmiyordu. Fudan Üniversitesinde okudum ve 2000 yılında Milli Eğitim Bakanlığı planıyla Hong Kong'a geldim. Bir dal seçerken çok düşünmedim, o zamanlar en popüler dalların internet ve veritabanı olduğunu hatırlıyorum. Vizyonu seçmemin nedeni aslında çok basit, yani sezgisel sonuçlar görmeyi seviyorum. Veritabanı araştırmasının sonuçları grafikler veya eğrilerle temsil edilir. Bu benim için kolay değil ve bu tür sonuçları okuduktan sonra bunu ilginç bulmuyorum.

Daha sonra görüş alanında her tekniğin iyi sonuçlar vereceğini umuyorum. Bu yüzden, yaptığım şeyin bu resmi orijinalinden farklı hale getirebileceğini ve bazı yeni uygulamalar üretebileceğini kanıtlayan etkiyi görmekten çok mutluyum. Bu nedenle görsel araştırma benim kendi psikolojimle oldukça tatmin edici.

Dört yıl içinde doktora derecesi ile mezun oldum, bunlardan üçü Microsoft'ta, şu anda Pekin'de Microsoft Research Asia. Uzun bir süre için, Microsoft Research Asia, temelde araştırma için bir merkezdi. O sıralarda, Microsoft'ta doğrudan mentorum olan ve daha sonra doktora tez savunma komitemin bir üyesi olan Harry'yi (Dr. Shen Xiangyang) takip ettim. O sırada Dr. Sun Jian ile sorunları tartıştım ve bir dizi makale yayınladım.

2001'den 2004'e kadar, resimdeki nesneleri ayıran ve tüm kenar ayrıntılarını koruyan Matting gibi çok ilginç bazı görüntü projeleri üzerinde çalışıyorum. Şimdi düşününce, bu zaten on yıl önceydi. Şimdi etkiye baktığımda bile onu çok ilginç buluyorum. O zamanlar görüntülerin füzyonu olan harmanlama da çalışıldı. Bunlar önceden görüntü içeriğini değiştiren çalışmalardır. Siggraph'da yayınlanan bu makaleler hafızamda hala tazeler. Mezun olduktan sonra Hong Kong Çin Üniversitesi'ne katıldım ve kendi görsel araştırma grubumu kurdum.

Xin Zhiyuan Microsoft'ta kalmayı düşünmedin mi?

Jia Jiaya Kesinlikle kalmak istiyorum. Ama öte yandan, yüksek lisans ve doktora öğrencilerini girişten mezuniyete kadar tamamen denetleyebileceğimi umuyorum. Ayrıca dersler almayı ve bilgilerimi başkalarına aktarmayı da seviyorum. Kursum şu anda bölümdeki en popüler kurslardan biri. Öğrencileri mutlu etmek ve ödüllendirmek için alanımızdaki tarihsel anekdotlarla serpiştirilmiş birçok son teknolojik gelişmeden bahsedeceğim. Üniversitede iki yönü aynı anda halledebildiğimi düşünürsek: bir yandan eğitim, diğer yandan araştırma, Hong Kong Çin Üniversitesi'nde kaldım.

Xin Zhiyuan Kişisel akademik kariyerinizde sizi etkileyen veya üzerinizde büyük etkisi olan biri var mı?

Jia Jiaya Araştırma kariyerimde en gergin ve yorucu zaman o birkaç yıl içinde Microsoft'taydı. O zamanlar, Çin'de Siggraph kağıtlarını yayınlayabilen temelde yalnızca Microsoft Research vardı. Her yıl Siggraph yapıyoruz. Araştırma beyin fırtınası olsa da, sonunda projeyi hala manuel çalışmaya dönüştürüyoruz ve bu kimin iyi fiziksel güce sahip olduğuna ve hastalanmamasına bağlı.

O zamanki koşullar altında, kağıt yapmanın bir ürün yapmaktan daha kolay olmayacağını hissediyorum. Son birkaç gün içinde günde sadece 5 saat uyuyabiliriz. Neredeyse her gün her zaman kod yazıp kod çalıştırıyorum ve ardından çeşitli ortamları test ediyorum, günde 4 veya 5 öğün, çünkü gece yarısı atıştırması var. Bazı öğrenciler üşütür ve birkaç gün izin alırsa, bu proje devam edemeyebilir. O zamanlar zorlu bir savaşta savaşma tarzı gerçekten dikkat çekiciydi ve birçok şaşırtıcı sonuç üretti. Dr. Shen Xiangyang'ın projede bizimle çalıştığını hatırlıyorum. Bir süpervizör olarak çok meşgul, ancak bizimle projeyi tartışmak ve kağıdı değiştirmek konusunda ısrar ediyor ve eve gitmeden önce genellikle gece geç saatlere kadar bizimle meşgul oluyor. Ertesi sabah kalkıp bizimle tartışmaya devam edin. O zaman bir öğrenci olarak, öğretmenin bir şeyler yapmakta son derece ciddi olduğunu ve çok etkilendiğini gördüm. Bu yüzden, Hong Kong CUHK'ya vardıktan sonra, işleri ciddiye alma alışkanlığını takip ettim. 2007'de büyük ameliyat için hastaneye kaldırıldım. Üçüncü gün, CVPR son teslim tarihine çok yakın olduğu için öğrencilerimin kağıtlarını gözden geçirmelerine yardımcı olmaya başladım. Bugün akademik birikime sahip olmanın her şeyden önce problemler hakkında düşünme, araştırma yapma ve zorlukları çözme yeteneğime güvenmek olduğunu düşünüyorum. İkincisi tutumdur. Aslında ister öğrenmek ister ürün yapıyor olsun bu ikinci nokta çok önemlidir.

Tao Li dünyanın her yerinde: Öğrencim, ben doçent iken tam profesör olarak işe alındığını söyledi.

Xin Zhiyuan Ayrıca CUHK'da pek çok olağanüstü yetenek geliştirdiniz, bunların arasında özellikle etkileyici bulduğunuz öğrenciler var mı?

Jia Jiaya Size bir örnek vereyim, CUHK'a geldiğim ilk yıl öğrenci yoktu 2005 yılında ilk yüksek lisans öğrencim Wayne Xiong'u resmen işe aldım. Mezun olduğunda bir usta olarak, CVPR düzeyinde birkaç tez yayınladı. Mezun olduğunda Microsoft'a katıldı. 2016 yılının sonunda aniden ondan bir mektup aldım ve dedi ki, Öğretmen Jia, Microsoft'ta 10 yıl çalıştıktan sonra sonunda başka bir makale yayınladım. Daha önce Microsoft'ta bazı proje geliştirme çalışmaları yapıyordu. Sonra, 10 yıl sonra, gerçekten dikkate değer bir akademik başarı elde etti: 18 Ekim'de, Microsoftun konuşma konuşma tanıma teknolojisi, endüstri standardı Santral konuşma tanıma karşılaştırma testinde kelime hata oranına (kelime hata oranı, kelime hata oranı) ulaştı. Kısaca WER)% 5,9'a kadar düşüyor, bu da ilk kez profesyonel stenograflarla eşit ve çoğu insandan daha iyi performans gösteriyor.

Bu mektubu görünce çok şaşırdım. Gerçekten, bazen bir öğrenciyi eğitmenin bir makaleden daha fazlası olduğunu düşünüyorum. En önemli şey, problemleri anlamalarını, problemler hakkındaki görüşlerini ve problemleri bağımsız olarak çözme becerilerini geliştirmektir. Bu noktaları öğrendiklerinde sizi istedikleri zaman şaşırtabilirler. Wayne, on yıl sonra bu kadar yüksek kaliteli bir makale üretmek için ekiple birlikte çalışmayı başardı, bu da bana bunca yıldır profesör olmanın gerçekten değdiğini hissettirdi: Hong Kong Çin Üniversitesi'nde son on yılda profesör olmanın gerçek ödülü bende değil, bende. Öğrencileriniz neler başarabilir?

Bir diğeri Shangtang'ın CEO'su Xu Li, Xu Li çok zeki bir insan. Sadece bizim grubumuzda değil, tanıştığım tüm öğrenciler arasında en zeki insanlardan biri olduğu söylenebilir. Analoji yoluyla anlayabilir ve sorunu ayrıntılı olarak anlayabilir. Grubumuzdayken, savaşı çözmek için bir ödevi bitirmek en erken birkaç aydan bir haftaya kadar sürdü, bu da yeteneğini tamamen kanıtladı. Aynı zamanda gurur duyduğum bir öğrenci.

Son bir ilginç şey daha var. Şimdi Shanghai Jiaotong Üniversitesi'nde profesör olan ve daha önce Stanford Üniversitesi Li Feifei grubunu ziyaret etmiş olan başka bir öğrencim olan Dr. Lu Cewu'yu tanıtmama izin verin. Neden ilginç? Ben Çin Üniversitesinde doçent olduğumda mezun olduğunu ve ardından Jiaotong Üniversitesi'nden Profesör unvanını aldığını sık sık insanlara söylüyorum. Aynı zamanda gurur duyduğum bir öğrenci ve eğitimim için bir ödül.

Aslında, grubumuz şaşırtıcı değil (tabii ki teknolojimin harika olmasını umuyorum), ancak öğrencilerin büyümesinin bir araştırma grubunun gelişimi için itici güç olduğu doğrudur. Öğrencilerimin akademik dünyanın direği olmalarını ve sektörde kendilerine ait bir yere sahip olmalarını bekliyorum. Eğitim beni gerçekten gururlandırıyor.

Xin Zhiyuan Öğrencilerinizin çoğu akademiye ve endüstriye gitti ve bazıları bankaları finanse etmeye gitti. Bu yönler hakkında ne düşünüyorsunuz?

Jia Jiaya Dürüst olmak gerekirse, bankaya giren insanların çoğu yetişmedi. Çünkü banka tedavisi hala çok iyiydi. Xu Li sabırlıydı ve fırsatı değerlendirdi.

SiggraphCVPR

30CVPRCVPRCVPRICCV

ImageNetPSPNet

ImageNetScene Parsing

Scene Parsing

2016 ImageNet Scene Parsing 2215075PSPNetImageNet (ILSVRC) PSACAL VOC 2012Cityscapes

github