搜狗获Cityscapes评测世界冠军,多项指标刷新世界纪录【黄金城最新娱乐网站】

泡沫雕刻机 | 2021-01-17

最近,国际协会(Sogou)的视觉研究小组在国际自动驾驶领域的权威评价集Cityscapes中获得实例分割评价第一名,击败Nvidia、Facebook、上堂等数十家强大的国际科学机构,创下世界纪录,代表中国向世界突出展示了我们卓越的技术实力。这是自今年Sogou CVPR比赛获得WAD自动驾驶识别挑战赛冠军以来的另一个桂冠。短时间内勇夺两个世界冠军,充分证明了Sogou(世卫组织)在计算机角度已经走在行业前列。

Cityscapes评估数据集是什么?据悉,人工智能技术在自动驾驶领域有着非常广阔的市场空间,是人们期待最大的应用领域。AI如何要求识别道路状态信息的理解能力是不同的评价数据集级别。(阿尔伯特爱因斯坦,Mercedes)Cityscapes评价数据集是2015年梅赛德斯奔驰(Mercedes Corporation)发表的,是目前广为人知的自动驾驶领域最权威、最专业的形象意义分割评价集之一,更适合解释现实场景中的城市道路环境、提高工作再生可能性、自动驾驶等热门市场需求在Cityscapes配置文件数据集上,像素总分割和实例分割分为两个子任务,其中实例分割比像素分割更有趣,是计算机视觉领域最重要和最不具有挑战性的任务之一。如何使机器更加“聪明”,不具备足够的自学能力,是仅次于所有人工智能研发的难题,可以说是国内外科技企业争相研究的自动驾驶技术。

要集中Cityscapes评价数据超越世界纪录,意味着Sogou已经不具备强大的AI技术硬实力。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),)实例分割、自动驾驶的曙光已经是现实的案例分割结合了对象检测、图像分割、图像分类等多种AI技术的综合问题。

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顾名思义,像素级别的语义分割是区分图像中每个像素的类别,即构成像素级别的分类。分类的显式对象是实例。

然后,实例分割不仅需要扩展像素级别的分类,还需要根据明确的类别区分其他实例。实例分割在私家车、机器人、视频监控等领域具有最重要的价值,受到了全球科研开发界的密切关注。Cityscapes评价集包括50个城市不同情况下的街道风景和30种类型的物体标记。

此次Sogou参与的实例场景图像语义分割评价,类别对象多,场景简单,挑战性非常大。面对简单的实例环境,搜狗展示的技术非常精致。过去,我们经常不把AI的焦点放在单个车道上,实际交通信息非常复杂多变,司机必须拒绝有足够的“眼睛-耳朵-手臂”能力,用整个视图来观察整个道路情况。

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因此,全球代码模块(Sogou)通过它大大提高了全球信息对实例分割的影响。全局编码模块能够很好地捕获图像的语义信息,并有选择地显示与实例相关的特征的同构,从而提高准确性。相反,在训练过程中,如果将焦点放在场景的全局上下信息上,而不是简单地称为每个像素的分割损失,就不会出现相当严重的类间不平衡问题。

针对这种情况,Sogou (WHO)引入了全球实例编码损失函数GIE-loss。这个损失函数提高了在网络上自学全局语义信息的能力,而不是预测场景中经常发生的实例类别。

与传统的逐像素损失函数不同,GIE-loss平等地处理所有物体,而不考虑大小,用在这个损失函数上,物体的分割效果明显反效果。 (比较图1)(比较图2)(比较图3)通过上述结果比较图可以清楚地显示全球编码模块的名称,完全改变实例分割传统算法中远距离物体不能考虑的缺点,使近距离物体能够很好地识别,远距离小物体的分割效果也有很大提高,使最后的AP100指标接近超强的其他球队。到目前为止,Cityscapes已评价了近100个团队,包括Facebook、香港中队、尚唐、NVIDIA(英伟达)等国内外杰出创意企业和顶级学术机构的参加。

有趣的是,在过去两年里,尚唐、香港中文队和NVIDIA(英伟达)完全获得了所有形象分割评价冠军。首次出战的Sogou队各种评价指标远超其他球队,超越世界纪录,以无可争议的成绩获得第一名。

Sogou视觉研究组通过大规模算法累积和递归,创建了高效、易于理解的标准化测试分割框架,为任务创建了缓慢的迁移算法模型,使其能够执行比应用于实际市场需求更多的任务。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)CVPR2018 WAD检测工作与该实例分割工作中使用的模型大致相同,并验证了模型的高效易用性。同时,团队最近进行了一个非常简单的实验,对于少量的代码更改,意味着经过几个小时的训练,以后在著名的评价数据集中可以超越top的成绩。探讨“自然交互科学知识计算”构成Sogou人工智能未来的人工智能命题范围相当大,但Sogou自由选择的突破较小。

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从表面上看,王小川就是Sogou企划的未来之路。Sogou们仍然坚定不移地制定“自然相互科学知识计算”的人工智能核心战略,致力于自然相互作用领域。

在语音领域,享受丰富现实语料数据优势的Sogou、语音识别与人机对话相结合,发表了知音引擎,同时发行了世界上第一个商用AI。除了单独的语音识别“听的能力”外,Sogou们还朝着准备方向的“说话能力”突破,需要自动自学的AI机器兼具听、说、翻译等多种能力,在业界处于领先地位。多模态输出已成为Sogou语音交互的研究和开发焦点。在视觉领域,Sogou也取得了AI技术的突破性进展,使机器的自然交互看起来更加全面。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),视觉名言)在2017乌镇Sogou大会上,美国发表了业界首个嘴唇识别技术,建立了视觉和听力的首次融合,帮助机器以更多元化的维度解释用户的意见。在车辆、智能家居等横向场景中,准确度达到90%。这次在Cityscapes的实例场景图像语义分割评价中大获全胜,可以说是反映了Sogou技术对视觉感知的积累,帮助机器进一步提高各感官能力的相互作用水平。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)以最后一名获得多个国际比赛冠军的搜狗,已经证明了人工智能领域丰富的技术底蕴。

我们有理由确信,在未来AI赛道上处于领先地位的Sogou将取得更好的成绩,并通过实际的AI产品直接改善用户的交互体验。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)著作权文章,发布许可禁令。

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