近日，IEEE國際計算機(jī)視覺與模式識別會議CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 官方公布論文收錄結(jié)果。本屆CVPR共有198位區(qū)域主席、3664位審稿人參與，共收到6656篇投稿，有1470篇論文被接收，接收率約22%。雖然接收率二連降，但曠視科技、百度、華為等中國AI企業(yè)依然表現(xiàn)頗佳。

　　圖：CVPR 2020接收論文公布：曠視錄用16篇

　　具體來看，百度今年中選19篇，比去年的17篇多了兩篇；曠視科技今年中選16篇，比去年的14篇有進(jìn)步；華為諾亞方舟實驗室高級研究員王云鶴團(tuán)隊，投了11篇中了7篇；快手一共6篇，其中一篇一作，作者是羅切斯特大學(xué)的快手實習(xí)生Haichuan Yan；虎牙也有1篇論文入選。另外，騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也有中選，但沒有透露具體的篇數(shù)。

　　CVPR被稱為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的“奧運會”，在近三年來，CVPR 的論文投稿量都在持續(xù)大漲（CVPR 2018有3300篇有效投稿、CVPR 2019有5160篇有效投稿、CVPR 2020有效投稿達(dá)6656）。然而在接收率方面，中通物流公司 ，已是“二連降”（CVPR 2018收錄論文979篇、接收率為29%左右；CVPR 2019收錄論文1300篇，接收率為25%左右；CVPR 2020收錄論文1470篇、接收率為22%左右）。也因此，曠視科技等中國企業(yè)論文被收錄，不僅是對曠視科技AI技術(shù)的肯定，更展現(xiàn)了中國企業(yè)在前沿技術(shù)領(lǐng)域的強(qiáng)大實力。

　　值得注意的是，此次大會官方公布的曠視研究院錄用的16篇論文，研究領(lǐng)域涵蓋物體檢測與行人再識別（尤其是遮擋場景）、人臉識別、文字檢測與識別、實時視頻感知與推理、小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、3D感知、GAN與圖像生成、計算機(jī)圖形學(xué)、語義分割、細(xì)粒度圖像等人工智能眾多領(lǐng)域，并取得多項領(lǐng)先的技術(shù)研究成果。而這些成果的形成，與即將開源的曠視人工智能算法平臺Brain++密不可分。

　　Brain++作為曠視科技自研的人工智能算法平臺，從底層有力支撐著曠視研究院整體的研究生產(chǎn)工作，并且在訓(xùn)練和推理過程中引擎運行速度和資源消耗顯著優(yōu)于 TensorFlow。基于曠視Brain++，曠視實現(xiàn)了云（ResNet）、端（ShuffleNet）、芯（DorefaNet）的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法全面覆蓋，形成了曠視的算法基因。同時，Brain++ 還納入了最新研發(fā)的 Brain++ AutoML 技術(shù)，推動機(jī)器學(xué)習(xí)模型從“手工”時代步入“自動化”時代。使曠視構(gòu)建出一條不斷自我改進(jìn)、不斷變得更加自動化的半自動的算法開發(fā)生產(chǎn)線。

　　依托Brain++大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，以及業(yè)界領(lǐng)先的分布式計算技術(shù)訓(xùn)練超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型，曠視累計斬獲27項全球AI競賽冠軍，并開發(fā)出大量部署于云端、移動端、邊緣端全計算平臺的先進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，打造了高效率的全棧式人工智能解決方案，為個人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大垂直場景賦能提供強(qiáng)有力的支撐。目前，曠視全棧式人工智能解決方案已經(jīng)廣泛應(yīng)用于城市管理、地產(chǎn)樓宇、倉儲物流、手機(jī)智能等多個領(lǐng)域，賦能生產(chǎn)生活的變革。此次曠視16篇論文入選CVPR2020，澳門物流 ，也讓外界對Brain++開源更為期待。