AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
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007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文

洪亮劼 2018-01-22
ICCV(International Conference on Computer Vision,国际计算机视觉大会),是每两年举办一次的计算机视觉顶级会议。从 1987 年开始举办,已经有 30 年的历史。2017 年的 ICCV 大会于 10 月 22 日至 29 日在意大利的水城威尼斯举行。
在每届 ICCV 大会上,都会从众多学术论文中挑选出两篇最有新意和价值的论文作为最佳研究论文和最佳学生论文。ICCV 的最佳论文奖又叫作“马尔奖项”(Marr Prize),是为了纪念英国的心理学家和神经科学家大卫·马尔(David Marr)而设计的奖项。马尔将心理学、人工智能和神经生理学的研究成果结合起来,提出了全新的关于视觉处理的理论,他被认为是计算神经科学的创始人。
今天,我就来带你认真剖析一下 ICCV 2017 年的最佳研究论文“Mask R-CNN”。这篇论文是一个集大成的工作,介绍了一个新的方法可以用于同时解决图像的“物体识别”(Object Detection)、“语义分割”(Semantic Segmentation)和“数据点分割”(Instance Segmentation)的工作。
什么意思呢?通俗地讲,那就是给定一个输入的图像,利用这篇论文提出的模型可以分析这个图像里究竟有哪些物体,比如是一只猫,还是一条狗;同时能够定位这些物体在整个图像中的位置;并且还能针对图像中的每一个像素,知道其属于哪一个物体,也就是我们经常所说的,把物体从图像中“抠”出来。

作者群信息介绍

这篇论文的作者全部来自 Facebook 的人工智能研究院(Facebook AI Research)。
第一作者就是近几年在计算机视觉领域升起的学术之星何恺明博士(Kaiming He)。他于 2016 年加入 Facebook 人工智能研究院,之前在微软亚洲研究院进行计算机视觉的研究工作;他还是 CVPR 2016 年和 CVPR 2009 年的最佳论文得主。目前,何恺明在计算机视觉领域有三项重大贡献。
第一,他与其他合作者发明的 ResNet 从 2016 年以来成为了计算机视觉深度学习架构中的重要力量,被应用到了计算机视觉以外的一些领域,比如机器翻译和 AlphaGo 等,相关论文引用数超过 5 千次。
第二,他与其他合作者开发的 Faster R-CNN 技术,发表于 NIPS 2015 上,是图像物体识别和语义分析的重要技术手段,也是今天我们要讨论的这篇论文的基础,论文引用数超过 2 千次。
第三,他与其他合作者在 ICCV 2015 年发表论文《深入研究整流器:在 ImageNet 分类上超越人类水平》(Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification),研究了一种改进的 ReLU(Rectified Linear Unit,线性整流函数,又称修正线性单元)结构从而达到了更好的效果,论文引用数近 2 千次。
第二作者乔治亚⋅吉克里奥夏里(Georgia Gkioxari)目前是 Facebook 人工智能研究院的博士后研究员。乔治亚可以说是师出名门,在 Facebook 工作之前才从加州大学伯克利毕业,师从计算机视觉泰斗吉腾德拉⋅马利克(Jitendra Malik)。乔治亚之前还分别在谷歌大脑和谷歌研究院实习过。在过去几年中,乔治亚在计算机视觉界已经发表了多篇高质量论文。
第三作者皮奥特⋅多拉(Piotr Dollár)是 Facebook 人工智能研究院的一名经理。2007 年从加州大学圣地亚哥分校获得博士学位,2014 年加入 Facebook,这之前在微软研究院工作。皮奥特长期从事计算机视觉的研究工作。
最后一个作者罗斯⋅吉尔什克(Ross Girshick)是 Facebook 人工智能研究院的一名科学家。他于 2012 年毕业于芝加哥大学,获得计算机博士。罗斯之前也在微软研究院工作,也曾在计算机视觉泰斗吉腾德拉的实验室里担任博士后的研究工作。

论文的主要贡献

我们首先来看一下这篇文章的主要贡献。还是要先去理解,这篇文章主要解决的是一个什么场景下的问题。
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精选留言(1)

  • 林彦
    第一步先分析一个大的矩形框,第二步进行物体检测。因为要打标签,第二步肯定是需要的。因为最终目标是物体检测,为了检测中图片中是否有物体,是什么物体。先把完整包含物体可能性最大的区域框出来,然后做里面的物体分类。第一步也是必须的。可以看成是最初CNN图片分类的升级,也更接近我们人类对于复杂图片中的物体识别方法。
    2018-01-24
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