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……

从计算机视觉应用的产业板块上分析,以视频应用为基础的视频安防、工业视觉迅速落地,医疗、智能驾驶领域的技术正在快速发展中,以计算机视觉为代表的人工智能技术在其他领域也都逐渐埋下种子。

综合 AI 技术落地情况来看,可以说,计算机视觉技术是目前 AI 技术落地最成熟、火热的技术之一。

尽管计算机视觉在深度学习技术推动下取得惊人的成果,但我们也需要清醒的看到人工智能技术还存在很多瓶颈。当前的人工智能还不够真正的智能,离机器自主认知还有很长的路要走,现有技术还只能做到高效地解决单一或特定的任务。此外深度学习算法是个黑盒子,网络内部各层的解释性差,在实际工程过中存在不可预见性,尤其是算法还无法达到普适性要求,复杂性和融合性应用带来很多误差和相互干扰。

那么计算机视觉下一层次将在哪一方向取得突破,又有哪些前景应用尚待挖掘?

三维视觉是近来被提及最多的一个重要研究方向,它是计算机视觉与计算机图形学高度交叉点。近年来,由于三维传感技术的飞速发展和三维几何数据的爆炸式增长,三维视觉研究突破传统的二维图像空间,实现三维空间的分析、理解和交互。它很可能是计算机视觉技术发展的必然趋势,这样我们才可以和环境进行更好的交互。三维视觉技术被越来越广泛应用于智能无人系统、机器人、智能制造、文物保护和医疗健康等多个行业。

不止于此,我们相信,计算机视觉领域还将在技术、应用、产业各个层面必然会有新的突破。对“突破”最为敏感的人无疑是身处一线的技术领导者。

而就在 CSDN 即将举办的第二届 AI 开发者大会(AI ProCon 2019)上,我们专设了「计算机视觉分论坛」,并邀请了国内一线企业的顶尖技术专家为开发者们分享计算机视觉领域的突围以及新颖的技术落地实践和探索,同时希望为解决开发者们面临的技术挑战带来全新启发。

目前,计算机视觉论坛已经确定的重磅演讲嘉宾包括:快手硅谷实验室负责人王华彦(论坛出品人)、百度三维视觉首席科学家、机器人和自动驾驶实验室负责人杨睿刚以及图森未来合伙人&首席科学家王乃岩、商汤科技研究总监石建萍、旷视研究院主任研究员、基础模型组负责人张祥雨。

快手硅谷实验室负责人 王华彦

王华彦,斯坦福大学获得计算机科学博士,师从 Coursera 创始人 & 斯坦福大学教授 Daphne Koller。在斯坦福大学 AI 实验室,他开发了用于计算机视觉的富结构概率图形模型的高效推理算法。他曾在 ACM 、CVPR、ICML、ECCV、IJCV、AAAI 等顶会上发表相关研究。

在斯坦福大学之前,他在北京大学获得了理学学士和理学硕士学位。他亦曾与香港科技大学杨强教授合作进行研究。在加入快手前,他在 Vicarious AI 担任高级研究员,在那里他帮助开发了高度结构化的模型,以极其高效的数据方式解决诸如验证码和机器人等现实世界问题。他在 Vicarious AI 时的研究发表在《科学》杂志上。王华彦现在领导着快手位于硅谷的 Y-tech 实验室,该实验室的研究重点是开发高效的人工智能解决方案,将顶尖技术引入移动终端。

百度三维视觉首席科学家、机器人和自动驾驶实验室负责人 杨睿刚

杨睿刚,百度研究院三维视觉首席科学家, 机器人和自动驾驶实验室负责人。杨博士先后获得美国哥伦比亚大学硕士学位、北卡罗来纳大学博士学位,在加入百度之前,任美国肯塔基大学计算机科学系终身教授。杨博士的主要研究领域是计算机图形学和计算机视觉技术,重点从事三维重建和三维数据分析领域研究。

近年来,杨博士先后发表论文 100 余篇,并被谷歌学术引用过万次,H 因子达 50。在杨博士获得的众多奖项中,包括由美国国家科学基金会 2004 年颁发的“职业奖”和在肯塔基大学 2013 年颁发的“院长研究奖”。杨博士同时也是IEEE(电器和电子工程师学会)高级会员,并于 2012 年起担任 IEEE PAMI 编委会成员。

图森未来合伙人、首席科学家 王乃岩

王乃岩,图森未来合伙人&首席科学家。香港科技大学博士,主要负责带领中国国内算法团队进行自动驾驶卡车技术研发。曾多次在国际数据挖掘和计算机视觉比赛中名列前茅,发表论文引用次数已超 4000 余次,是将深度学习应用于目标追踪领域的先行者,曾入选 2014 Google PhD Fellow 计划, 也是 MXNet 核心开发者。

商汤科技研究总监 石建萍

石建萍,商汤科技研究总监。她领导了商汤科技自动驾驶研发团队,推动商汤科技与本田的长期战略合作。同时,她也负责多条产品线的算法交付,包括娱乐互联网,手机,遥感等。

石建萍本科毕业于浙江大学计算机科学与技术系,同时隶属于竺可桢荣誉学院,2015 年博士毕业于香港中文大学计算机科学与工程系。她是深度学习和计算机视觉领域的专家。她领导了商汤科技的团队赢得多项国际竞赛冠军,包括 ImageNet Scene Parsing Challenge 2016, COCO Instance Segmentation Challenge 2017, 2018 以及众多 CVPR, ECCV workshop 竞赛等。建萍发表过超过 40 篇顶级会议,期刊论文,论文发表在 SIGGRAPH Asia, CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, MM, TPAMI,TIP 等。她的论文在 Google Scholar 上引用率超过 3400。

在博士期间,她获得过微软学者,HK-ACM 最佳年轻学者,香港博士生政府津贴等众多荣誉奖项。2018 年,凭借在计算机视觉原创技术的卓越创新成就,石建萍还入选了《麻省理工科技评论》 “35 岁以下科技创新 35 人”(35 Innovators Under 35)中国榜单。

旷视研究院主任研究员、基础模型组负责人 张祥雨

张祥雨,现任旷视研究院主任研究员、基础模型组负责人。2017 年博士毕业于西安交通大学。期间参加西交大-微软亚洲研究院联合培养博士生项目,师从孙剑博士和何恺明博士。目前团队研究方向包括高性能卷积网络设计、AutoML 与自动化神经网络架构搜索、深度模型的裁剪与加速等。已在 CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/TPAMI等顶级会议/期刊上发表论文二十余篇,获CVPR 2016 最佳论文奖,Google Scholar 引用数 38000+。多次获得顶级视觉竞赛如 ImageNet 2015、COCO 2015/2017/2018 冠军。代表作包括 ResNet、ShuffleNet v1/v2 等,均在业界得到广泛应用。

计算机视觉论坛其他重磅嘉宾正在确认中,精彩演讲主题即将揭晓,请及时关注大会官网最新动态:https://aiprocon.csdn.net

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