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春天,是腾讯码农丰收的季节

春天来了,万物复苏,又到了…………

学霸码农们丰收的季节!

这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 

名字是有点难懂,你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ,相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。

为了让论文被大会收录,全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk,平均录取率只有25%!

今年,腾讯有59篇论文被CVPR大会接收 ,其中腾讯优图实验室25篇、腾讯AI Lab 33篇,腾讯手机管家1篇。而2017、2018年腾讯被收录的论文总数才分别有18篇和31篇,可谓进步神速,恭喜腾讯的学霸工程师们。✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

这些论文涉及哪些“黑科技”

说起计算机视觉,不要整天想着美颜特效,这58篇论文的研究成果,涵盖深度学习优化原理、视觉对抗学习、人脸建模与识别、视频深度理解、行人重识别、人脸检测等热门及前沿领域。

它们极有可能在不远的将来激发更多的前沿研究,甚至悄悄进入我们的日常生活。

现在我们从优图实验室被收录的论文中拿几篇出来,大家体会一下。

姿势任你摆,认不出算我输

其中一篇论文研究的议题是“软多标签学习的无监督行人重识别”(没看懂X1

)。翻译成大白话就是:姿势任你摆,认不出算我输,安防找人很精准

日常生活中的安防,摄像头往往有多个,怎么断定不同镜头里的人是同一个人?这对人类来说相对容易,但对AI来说有点超纲了。

(监控里的同一个人?)

人脸识别?不行。因为每个摄像头拍到的人可能角度、光线、远近、清晰度和遮挡都不尽相同,甚至脸都看不清楚,人脸识别只能一脸懵逼。而单靠衣着打扮去推断也很容易出错,并不可取。

(方案示意图)

优图实验室的学霸们想出的办法是,利用一个已知的参考人物,通过比较目标人物和参考人物的相似度,得到标准统一的软标签。然后不管TA是侧身,背对,还是歪着脸,一经对比就能推测是不是同一个人。

这就好比不管你美元、英镑、欧元、日元汇率怎么变,统统换算成人民币,“身价”完全一样的更可能是同一个人。

哎,那个身价三块八的胖子别跑,你摊上事儿了!

让你美颜变脸更 easy

现在打开相机,不开个美颜特效都不好意思说自己在拍摄了。然而,每一次美颜,要跟踪你的五官变化且保持特效不违和,其实手机也很累哒。

有没有办法让手机更轻松地进行跟踪,一边做出更完美的特效,一边多省点儿电让你多拍几张?

优图的工程师们觉得,必须有!

于是他们给CVPR大会交出了一份“基于自适应空间加权相关滤波的视觉跟踪研究”(没看懂X2

不懂的就脑补一下上面的腮红怎么跟踪的吧。

总之,通过以下省略9000字的方法,经实验结果证明,优图提出的算法不但可以减少计算量,跟踪效果还可媲美现有的先进算法,并且达到了实时跟踪速度

总算可以更愉快地拍照了!

照亮你的美,暗光也清晰

想必很多人都有这样的经验,一不小心把照片拍得特别暗,暗到会被打那种。比如这样↓↓↓

(模拟暗光照片)

手动调整不太会,也不知道调到什么程度是合适的,调错了指不定又被打一顿。

没关系,人工智能照亮你的美。优图实验室的工程师们提出了一种“基于深度学习优化光照的暗光下的图像增强”方案(没看懂X3

)。

方案设计了一个引入中间照明的网络模型,制定了一个损失函数,并准备一个3000张曝光不足的图像对数据集。

然后网络就开始玩儿命地学习各种照明下的暗光增强效果。在不算长的时间内,这个网络就能从幼儿园读到博士毕业,成为当今最优秀的“暗光增强博士”之一。

来,“博士”发个威,哒噹——

(暗光增强后效果示意图)

啧啧啧,瞧这小姐姐多俊,是不是想跟她cdx(处对象)了?

平面X光机拍出三维CT的效果

再介绍一个厉害的,它也许有机会成为医生的好帮手,并且帮助病人减轻经济负担和辐射伤害。

目前CT成像可以提供三维全景视角帮助医生了解病人体内的组织器官,协助疾病的诊断。

但是CT成像与X光成像相比,辐射剂量相对较大,并且费用成本较高。 而造价便宜的X光机也无法像CT机一样围绕病人进行旋转采集影像。

(示意图)

有没有办法让辐射更低、价格实惠的X光机也实现CT机的三维成像功能呢?优图实验室的工程师们给出了令人惊喜的方案:基于生成对抗网络的双平面X光至CT生成系统(似懂非懂X1

)。

这个方案创新性地提出了一种基于对抗生成网络的方法,只使用两张正交的二维X光图片即可重建逼真的三维CT影像!

也就是说病人只要平躺拍一张X光,再侧躺拍一张,优图的算法就能把两张平面X光片融合成一张和CT相似的三维影像。

如果得以应用,在缺乏CT机的地区(毕竟两三百万一台,而X光机价格只有它的1/10不到),这项技术对医患双方都会是好消息。

话又说回来,人工智能的研究道阻且长,上面这些论文成果也不是大风吹来的,学霸工程师也要夜以继日地钻研才能有所发现。

他们也想要更多优秀的伙伴,上车点这里>>

本文来源:腾讯(ID:tencent)

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没有看懂的,请点右下角“好看”↓↓↓

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腾讯

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本文分享自微信公众号 - 腾讯大讲堂(TX_DJT),作者:腾讯

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-03-15

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