騰訊“云+峰會”盛大召開 賈佳亞教授闡述計算機視覺奧秘

6月21日，由騰訊云主辦、為期兩天的2017“云+未來”峰會在深圳順利開幕。在AI大數(shù)據(jù)專場會議中，騰訊優(yōu)圖杰出科學家賈佳亞發(fā)表了主題為“計算機視覺前沿與應用”的演講，探討和分享了計算機視覺領域的發(fā)展前景。這是繼他在本次主峰會分享“視覺AI技術以及社會價值”后，又一次與眾多行業(yè)大咖深度交流。

騰訊優(yōu)圖實驗室杰出科學家 賈佳亞

賈佳亞認為，新的視覺體驗、識別和視覺內容計算是當下研究不可分割的三大方向。優(yōu)圖實驗室在專注最前沿技術研發(fā)的同時，也將把技術的能力擴展到各個領域，讓行業(yè)和客戶接觸和共享更有趣的技術應用。

以下為賈佳亞教授演講的主要內容：

什么是計算機視覺？計算機視覺的研究目標是使計算機程序能夠解讀和理解圖片，不僅是理解圖片的顏色，而且是更高層地理解圖片的語義及特征。人類大腦有約50%的視覺皮層，大腦分配給視覺處理的部分超過其他任何功能。計算機視覺是(AI領域中)最重要的研究方向之一，代表著信息的多樣性和能夠獲到的可用信息。但正所謂知易行難，計算機視覺看上去很容易，但實現(xiàn)起來卻非常困難。

計算機視覺主要包括三個打開方式，分別為：語義理解、識別、檢測；不受想象力約束的神奇效果（即新視覺體驗）；固有需求的圖像視頻計算。

我們如何理解計算機視覺？在本屆峰會上，賈佳亞結合實際案例介紹了計算機視覺的三個打開方式。

第一個打開方式：語義理解、識別、檢測

國際圖像識別領域里最出名的比賽由斯坦福大學教授發(fā)起，名叫IMAGENET。它徹底推翻原來的競賽規(guī)則，整個數(shù)據(jù)庫里包含超過14000萬張圖像，同時有超過2萬多種類別。比賽中計算機通過100多萬張圖像訓練來理解每張圖像屬于1000個類別中的某一個，這是一個龐大的匹配過程和檢測過程。目前，通過深度學習不斷提高識別的準確率，可以實現(xiàn)96%以上的圖像識別正確率，遠遠高過人眼識別率。

（圖像）檢測已經逐漸成為計算機視覺研究領域的核心內容和重要應用方向。譬如，大家想象智能家居中的冰箱。當打開冰箱時，計算機可以通過算法對它進行檢測，然后告知人們冰箱里的物品種類有多少庫存。甚至如果庫存不夠，還會提醒人們去電商平臺購買回來。這些有趣的應用，日后將通過檢測可以實現(xiàn)。

而在最新研究方向上，通過分析到更加細顆粒度的圖像識別，AI可以來推動智能駕駛、輔助駕駛、大規(guī)模城市建設的發(fā)展。尤其是在智能駕駛或者輔助駕駛環(huán)境中，顆粒度越精細越好，計算機視覺日后將在自動駕駛等新興產業(yè)中得到應用。  

第二個打開方式：新視覺效果

如今的AI技術已可自動產生非常有趣的效果，比如能夠將自然場景變成鉛筆畫、水彩畫、油畫，甚至是各種抽象畫法，且已可控。以往，企業(yè)可能需要讓設計師、藝術家花較長的時間設計類似的場景。但現(xiàn)在只要接入這項技術的API或SDK，一秒鐘就能得到同樣，甚至更好的設計效果。

另一個例子，在工作中，當遇到需要畫餅狀圖的場景時，會發(fā)現(xiàn)原本在PPT里呈現(xiàn)得很好看的圖片，打印出來后卻缺失了部分顏色細節(jié)。但是，通過算法可在29毫秒內實現(xiàn)圖片效果的優(yōu)化，以黑白的方式還原不同色彩的細節(jié)呈現(xiàn)。而這正是計算機視覺有趣的地方——永遠可以產生大眾想象不到的新效果。 

第三個打開方式：固有需求的圖像視頻計算

當你跟領導站在臺上拍了一張照片，或者你領獎時和朋友照了一張合影，結果照片較為模糊。這時候處境變得十分尷尬，因為你不可能再回到原來的場地再拍攝。此時，通過一個高級計算過程后便可將該圖做去模糊處理，讓重要的信息可以重構出來。

另外，關于強迫透視，可以讓拍攝的圖像或背景虛化，或前景凸顯，甚至進行模糊區(qū)域的切換，把聚焦點放在別的地方。目前，一些廠商已使用這項技術來實現(xiàn)圖片后期單反效果的增強。

隨著計算機視覺的不斷發(fā)展，新的內容會不斷出現(xiàn)，計算機視覺應用也會成為生活的基本元素。所以在未來，需要人們擔心的并不是視覺AI無法實現(xiàn)什么，而是計算機視覺將變得無所不能。

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