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云端结合的大规模视觉计算系统初探

分会场:  人工智能/AI驱动/AI实践

 

案例来源 :

案例讲师

邓亚峰

格灵深瞳 首席技术官

现任格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官,具有16年的计算机视觉和人工智能方向的研发经验,发表过论文十余篇,申请过95项已授权专利。曾任职百度深度学习研究院,多次带领团队在主流的人脸检测、人脸识别竞赛上取得过优异成绩。其主要的兴趣是关注人工智能特别是计算机视觉技术如何从技术、产品和商业角度在真实世界中大规模落地。

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案例简述

 

计算机视觉技术,经过近60年的发展,在深度学习技术的推动下,在智慧城市,智慧商业,无人驾驶,机器人,工业检测等方面取得了一定的应用进展。但是,在技术上,依然无法完全满足大规模商业应用的条件。本案例将结合格灵深瞳在计算机视觉技术工业落地的实践,从算法、数据、大规模训练平台、高性能计算、分布式等多个维度讲解如何打造可以大规模落地的一流计算机视觉AI技术。

 

案例目标

 

1)从应用维度看,什么是最有价值、最值得投入的计算机视觉算法方向;

2)如何高效的收集、处理和标注大规模训练数据;

3)如何打造高效率的大规模训练平台;

4)如何提高算法在各种异构计算平台上的性能,从而降低单路处理成本;

5)如何打造支持大规模部署且方便扩展的分布式架构;

 

成功(或教训)要点

 

1)明确目标,在真实战场中不断磨练;

2)持续提升,永不满足,不断挑战;

3)打通沟通鸿沟,让需求传导到每一个人;

 

案例ROI分析

 

识别率/误识率:十亿分之一误识下,90%+的识别率

全功能单卡路数 : 20+ ;加速模式单卡路数:60+

高识别率模式单卡QPS : 250+

单机检索支持图片规模:10亿+

 

案例启示

 

若想将计算机技术落地到场景,算法固然重要,但不能仅仅关注算法,更需要从算法、数据、训练平台、高性能、大规模等各个维度综合发力,方能打造真正高准确率、低成本、可大规模部署的视觉计算产品。

 

案例在团队中的意义

 

希望真正跳出学术思维,从工程角度思考计算机视觉技术的大规模落地过程中遇到的技术问题。

 

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