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澎思科技在迁移学习领域取得重大突破,CVPR 2020 CD-FSL 挑战赛获佳绩
6月14日-19日,备受瞩目的全球人工智能计算机视觉领域顶级国际会议CVPR 2020(Computer Vision and Pattern Recognition,即国际计算机视觉与模式识别)首次以线上的形式举行,吸引了全球计算机视觉研究者的广泛关注。
 

6月19日,澎思科技参与主办的第一届Anti-UAV Workshop & Challenge成功举行,该Workshop关注基于多模态视频流数据的复杂环境下无人机目标的检测、跟踪、识别等视觉感知与处理任务,最终来自中科院、英国萨里大学、中山大学和加拿大渥太华大学组成的联合团队获得了第一届“反无人机”挑战赛的冠军。
 
此外,澎思科技联合美国普林斯顿大学在CVPR 2020跨域小样本挑战赛Cross-Domain Few-ShotLearning (CD-FSL) Challenge取得优异成绩,并受邀在CVPR 2020 CD-FSL 挑战赛上做主题报告。
 
01.
澎思科技参与主办 CVPR 2020 
Anti-UAV Workshop& Challenge
 
近年来,商用小型无人机飞速发展,但也出现了越来越多的无人机非法入侵事件,不仅对公民的个人隐私与生命财产安全造成了严重危害,而且对一些敏感区域的安全防范造成了极大威胁。因此,开展复杂环境下低慢小(无人机)目标智能感知的研究,对无人机进行有效的探测和监管,具有重要意义。
 
 
 
本届CVPR期间,由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪晓鹏博士、小鹏汽车首席科学家郭彦东博士、中国科学技术大学教授张天柱博士、新加坡国立大学副教授冯佳时博士、百度深度学习实验室主任郭国栋博士等诸多学者共同发起的第一届Anti-UAV Workshop & Challenge,正是针对基于多模态视频流数据的复杂环境下无人机目标的检测、跟踪、识别等视觉感知与处理任务。
 
6月19日下午,CVPR 2020 Anti-UAV Workshop & Challenge成功举办,来自全球多个国家的学者和研究人员在线参与了本次研讨。纽约州立大学石溪分校教授凌海滨博士、加州大学默塞德分校教授杨明玄博士分别做了相关的主题报告。
 
除此之外,“反无人机”挑战赛的前三名团队也分别做了Oral talk,组委会向他们颁发了获奖证书。最终,来自中科院、英国萨里大学、中山大学和加拿大渥太华大学组成的联合团队获得了第一届“反无人机”挑战赛的冠军。
 
02.
澎思科技在迁移学习领域取得重大突破,CVPR 2020 CD-FSL 挑战赛获佳绩
 

传统的机器学习和现在的深度学习都依赖大量的标注数据,并在监督下训练出表现优异以及具备较强泛化能力的模型。最大的痛点是数据标注费时费力,训练数据对应的场景和实际应用的场景不一致,成为人工智能应用落地和广泛普及的一大障碍。在此背景下,迁移学习和小样本学习成为近年来研究的前沿热点。
 

本届CVPR期间,由IBM联合加州大学圣地亚哥分校、麻省理工等多所高校发起的CVPR 2020 CD-FSL 挑战赛,成为针对跨域小样本学习问题的首个挑战赛。参赛团队包括阿里巴巴、滴滴和国内外一流的大学,最终澎思科技联合美国普林斯顿大学在该挑战赛中斩获亚军。
 

 
 

在此次CVPR 2020 CD-FSL 挑战赛中,澎思团队基于训练神经网络优化器的潜力,引入模型无关元学习(MAML)算法,并与Transfer-Learning结合,提出了“Meta Transfer-Learning / Meta Fine-Tuning”算法模型。随后,澎思团队采用能够灵活解释Meta Transfer-Learning/元迁移学习模型输出的图卷积GNN/GraphNeural Network,并将其组合为Meta Transfer-Learning + GNN算法基本框架,以此实现任务目标。
 

 

依托澎思新加坡研究院和北京研究院在人工智能学术研究上的积累,在澎思科技首席科学家申省梅的带领下,澎思科技自成立以来已经斩获超过14项人工智能国际竞赛冠军或刷新权威数据集世界纪录,团队累计夺冠和刷新世界纪录30余次,遍布人脸识别、行人再识别(ReID)、车辆再识别、异常行为检测和声纹识别等人工智能的多个研究领域。


 

未来,澎思科技将持续关注迁移学习、小样本学习、无监督学习等学术前沿研究,加大在边缘智能创新上的研发投入,为澎思AIoT生态体系的建设提供强有力的技术支持。同时,澎思科技也将积极推进AI算法在实际应用中的落地,关注不断出现的新场景、新需求,让AI服务社会生活的方方面面,驱动尖端AI技术向普惠性的智能服务持续进化。