CVPR 2019丨亮相长滩,码隆科技多元引领零售视觉研究

世界顶级计算机视觉会议CVPR 2019于6月20日在美国长滩成功结束。从最近发布的获奖论文中我们可以发现中国的声音在这个领域越来越响亮,研究结果如下:也受到很多关注。与此同时,业界进一步开展了更多前沿研究,以实现创新价值。

作为今年会议的金牌赞助商,Coderon Technology不仅发布了关于CVPR 2019的深度指标学习的研究,还与Google Research等顶级研究机构共同组织了FGVC6研讨会,为近100个团队举办了一场精细的研讨会。商品识别挑战。与此同时,在“CVPR 2019 Stars Shining Elite Dinner”晚宴上与兄弟,行业领袖,明星创业公司以及500多名计算机视觉研究人员共同举办晚宴,共同分享当前和未来的技术。

创造历史上最强大的产品认知竞赛

今年,Coderon Technology在CVPR 2019和Google Research共同组织了第六届细粒度视觉分类研讨会,并主持了iMaterialist产品识别挑战赛(细粒度产品识别图像)。分类挑战)。

挑战赛共有2019个SKU,拥有超过一百万的图像数据,使CVPR成为有史以来规模最大,最多样化的产品识别竞赛。与去年的挑战相比,今年的图片数量和产品数据类别分别是5倍和40倍,挑战也显着增加。在为期两个月的时间表中,来自世界各地的96支队伍和152名队员通过1600份提交参赛。 6月17日,在CVPR 2019 FGVC6研讨会上,Codelong Technology正式宣布前三名参赛者为京东人工智能研究所,美国使命评论和东方北邮。

通过举办比赛,Codelong Technology希望在商品识别技术领域吸引更多学术界和工业界的关注,共同探索细粒度物体识别的算法性能,探索更好,更强的技术路径。

收到论文提出新的图像检索范例

6月19日,Coderon Technology的CVPR 2019在海报部分收到了“用于深度公制学习的一般配对加权的多相似性损失”,引起了很多关注。

以前,没有统一的框架来设计图像搜索任务的损失函数,许多研究人员通过直观的理解尝试了新的损失函数。然而,在由CVPR 2019收到的论文“用于深度度量学习的一般对权重的多相似性损失”中,研究人员探讨了图像搜索的核心问题:如何为损失函数的设计提供标准框架,该领域在此框架下统一了过去十年的损失函数,从而通过深度测量学习可以实现更高质量的图像检索。

通用对权重(GPW)是一种通用的样本对权重框架,旨在从底部了解图像检索中的损失函数(深度度量学习)。简单来说,GPW通过梯度分析将深度度量学习转换为样本对权重,提供统一的视角和强大的工具,用于理解基于样本对的损失函数。

晚宴聚集了500名CV精英,谈论技术的未来

6月19日晚,在长滩希尔顿酒店的大宴会厅,Codelong Technology和Mentor Investment,Wenyuan Zhixing,Hesai Technology,帷幄和Dark Object Intelligence共同举办了一年一度的精英晚宴。由于CVPR,整个长滩市由于近10,000名参与者的到来而变得充满活力和活力,我们的晚宴迎来了500多名学者。

在此次活动中,代码联合创始人兼首席技术官Matt Scott分享了这一故事,并介绍了Codelong Technology在计算机视觉产品识别领域的发展和落地的实际情况。期待未来的技术,Codete说:“我们期待能够帮助未来改善生活的技术。例如,未来,技术将在零售,提高效率,降低成本等行业中发生巨大变化。和经验优化都在这个过程中。这是必要的。希望更多的研究人员加入代码,通过将研究成果与实际行业相结合,带来更多的创新价值。“

同时,来自工业界和学术界的四位教师 - 便利蜂副总裁,人工智能研究所院长,首席科学家华刚,阿里巴巴副总裁/达摩研究所城市脑实验室主任,华先生,卢策武,上海交通大学教授,Byte Beat人工智能实验室主任王长虎,以及当前计算机视觉的发展和发展,风险投资首席执行官高新新的CEO,以及这一代学者的历史使命今天在这里。

结论:

CVPR 2019是Codelong Technology连续第三年参加全球顶级计算机视觉会议CVPR。通过发表论文,研讨会,托管挑战,召集方等,龙科技希望在商品识别领域吸引学术界和业界的更多关注,探索商品识别技术的未来发展路径和可能的可能性。性别。如今,从研究开发到应用,正是由于更多顶级计算机视觉学者的专注和前沿研究,技术的界限不断扩展,与商品识别相关的研究价值得到深化和体现。在实际应用中。是公认的。

专注于前沿研究,关注技术应用,期待明年再次见到CVPR 2020!