3月28日，也是華為開發(fā)者大會2020（Cloud）的第二天，華為全面分享在計算視覺領域的基礎研究成果，全球開發(fā)者可通過公開發(fā)表的論文及開源代碼，進一步開展AI的研究、開發(fā)和部署。同時，華為發(fā)布計算視覺研究計劃（以下簡稱視覺計劃），并邀請全球AI專家參與研究。
基于華為昇騰AI處理器的Atlas人工智能計算平臺將為該計劃提供強大算力支撐，研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore實現(xiàn)并開源給業(yè)界。
在本次大會上，華為諾亞方舟實驗室計算視覺首席科學家、IEEE Fellow田奇教授特別分享了計算視覺領域的最新研究進展：“華為在計算視覺領域圍繞數據、知識和模型三大方向，大力投入基礎研究，過去兩年已在AI頂會CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等發(fā)表80余篇論文，并取得多項業(yè)界領先的成果，這些研究成果已通過學術論文和算法代碼開源等形式公開給業(yè)界，我們歡迎全球AI開發(fā)者基于華為已有的研究成果，進一步開展AI的研究、開發(fā)和部署”。
華為計算視覺研究計劃
在當前研究基礎上，田奇教授發(fā)布了華為計算視覺計劃，“華為將繼續(xù)加大投入計算視覺的基礎研究，不斷挑戰(zhàn)計算視覺領域三大問題，包括如何從海量數據中高效挖掘有用的信息、設計高效的萬物識別視覺模型，以及表達并存儲知識以邁向通用智能“。華為視覺計劃圍繞三大方向，共有六大子計劃，包括：
數據冰山計劃：以極少量標注數據撬動海量無標注數據，支撐小樣本場景下模型訓練 數據魔方計劃：利用多種模態(tài)相互輔助、增強模型在實際場景的學習能力 模型摸高計劃：構建云側大模型，刷新各類視覺任務性能上限 模型瘦身計劃：打造端側高效的計算模型，助力各種芯片完成復雜推理 萬物預視計劃：設計視覺預訓練任務，打造視覺通用模型 虛實合一計劃：在虛擬與現(xiàn)實的結合中，將計算視覺引向真正的人工智能
田奇教授表示，“我們歡迎全球AI研究者加入華為視覺計劃，共同創(chuàng)新、探索未來。華為Atlas人工智能計算平臺的超強算力將全面加速視覺計劃開展，研究成果將在華為全場景AI計算框架MindSpore上充分實現(xiàn)并開源給業(yè)界，助力每一位AI開發(fā)者“。
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