Rumah Peranti teknologi AI Kumpulan Semut berganding bahu dengan Bengkel CVPR22 untuk mengadakan pertandingan kecerdasan visual, dengan lebih 1,300 pasukan mendaftar

Kumpulan Semut berganding bahu dengan Bengkel CVPR22 untuk mengadakan pertandingan kecerdasan visual, dengan lebih 1,300 pasukan mendaftar

Apr 09, 2023 am 10:31 AM
AI

Pada 19 Jun, Bengkel Biometrik IEEE ComputerSociety ke-17 (CVPR22 Bengkel Biometrik IEEE ComputerSociety ke-17) dan Kumpulan Ant telah bersama-sama menganjurkan Pertandingan Dwi Trek Kecerdasan Visual, yang berakhir dengan jayanya.

Pertandingan ini diadakan di Bengkel CVPR22 oleh Ant Group, Universiti Fudan, Institut Teknologi Maklumat dan Komunikasi Awan China, dan Universiti Teknologi Nanyang Singapura. Ia menarik lebih daripada 1,300 pasukan dari seluruh dunia untuk menandatangani untuk pertandingan itu. Pertandingan ini terbahagi kepada dua trek iaitu “Pet Biometrik Identification” dan “Image Tampering Detection”. Antaranya, topik pertandingan "Pet Biometrik Identification" muncul buat pertama kali dalam pertandingan berwibawa dalam bidang teknologi visual. Pada akhirnya, pasukan dari Universiti Sains dan Teknologi Huazhong, Universiti Sains dan Teknologi Shanghai dan Universiti Sains dan Teknologi Nanjing memenangi tiga teratas dalam "Pertandingan Pengenalan Biometrik Haiwan Kesayangan", dan pasukan dari NetEase, ByteDance dan Meituan memenangi tiga teratas dalam "Pertandingan Pengesanan Pengganggu Imej."

CVPR dianjurkan oleh IEEE (Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik Ia merupakan persidangan bertaraf dunia dalam bidang penglihatan komputer dan pengiktirafan model, platform untuk memaparkan pencapaian sains dan teknologi termaju). meneroka aplikasi akademik. Ant Group telah terlibat secara mendalam dalam visi komputer selama bertahun-tahun Sehingga 2022, ia telah mengambil bahagian dalam penggubalan dan pengeluaran lebih daripada 30 piawaian domestik dan asing yang berkaitan dengan bidang visi komputer pada tahun ini dalam CVPR.

Kumpulan Semut berganding bahu dengan Bengkel CVPR22 untuk mengadakan pertandingan kecerdasan visual, dengan lebih 1,300 pasukan mendaftar

Kedua-dua soalan adalah topik yang telah menarik banyak perhatian dalam masyarakat semasa. Dengan pertumbuhan pesat ekonomi haiwan peliharaan, teknologi AI yang memperkasakan industri haiwan peliharaan secara beransur-ansur menjadi tumpuan dalam industri Teknologi berkaitan juga mempunyai nilai aplikasi yang tinggi dalam senario seperti perlindungan hak cipta dan anti-penipuan. Sebagai peneraju industri dalam bidang ini, Ant Group sebelum ini telah mengumpulkan sejumlah besar pengalaman aplikasi teknologi dan memohon lebih daripada 20 paten berkaitan. Kali ini, Ant bekerjasama dengan Institut Inovasi Kecerdasan Buatan dan Penyelidikan Industri Universiti Fudan untuk membuka sampelnya sendiri, membina platform pertandingan akademik berkaitan haiwan kesayangan, dan membawa pertandingan pengecaman cetakan hidung haiwan ke CVPR buat kali pertama. Akhirnya, pasukan dari Universiti Sains dan Teknologi Huazhong, Universiti Sains dan Teknologi Shanghai dan Universiti Sains dan Teknologi Nanjing memenangi tiga teratas dengan mata AUC 0.9087 (semakin hampir AUC kepada 1.0, semakin tinggi ketepatan pertimbangan algoritma), masing-masing 0.8881 mata, dan 0.8667 mata.

Qi Yuan, Profesor Terhormat Haoqing Universiti Fudan dan Dekan Institut Inovasi dan Industri Kecerdasan Buatan, berkata bahawa niat asal pertandingan ini adalah untuk menyediakan bakat algoritma cemerlang dari universiti dan perusahaan dengan data dan pertandingan yang hampir dengan senario sebenar, supaya semua orang boleh bersaing dan berkomunikasi di platform ini, dan meneroka kemungkinan teknologi canggih untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar. Penyelesaian pasukan yang menang dalam pertandingan pengecaman cap hidung haiwan peliharaan ini adalah sumber terbuka.

Kumpulan Semut berganding bahu dengan Bengkel CVPR22 untuk mengadakan pertandingan kecerdasan visual, dengan lebih 1,300 pasukan mendaftar

Di sebalik teknologi pengesanan gangguan imej adalah isu pemalsuan mendalam yang dibincangkan secara mendalam. Imej yang diusik dan disintesis sering digunakan dalam kandungan haram dan berita palsu untuk mendorong pendapat umum, yang bukan sahaja melanggar privasi peribadi, tetapi juga mengganggu ketenteraman sosial. Ant Group, bersama Universiti Teknologi Nanyang Singapura dan Akademi Teknologi Maklumat dan Komunikasi China, mengadakan pertandingan pengesanan gangguan imej untuk mempromosikan kemajuan dan pembangunan teknologi pengesanan. Akhirnya, pasukan dari NetEase, ByteDance, dan Meituan memenangi tiga teratas dengan mata AUC masing-masing 0.9938, 0.9913, dan 0.9879.

Liu Shuo, timbalan pengarah Jabatan Teknologi Kandungan Institut Awan Akademi Teknologi Maklumat dan Komunikasi China, berkata bahawa zaman digital telah tiba, dan teknologi pengesanan untuk imej dan video digital palsu telah menjadi semakin penting. Pertandingan pengesanan gangguan imej CVPR 2022 ini memberi inspirasi kepada inovasi teknologi dan memberikan rujukan berguna untuk pelaksanaan teknologi dalam senario sebenar. Pada masa hadapan, "kesalahan dan pertahanan" yang mengelilingi pemalsuan dan pengenalan akan terus wujud Selain inovasi teknologi yang berterusan, ia juga perlu untuk menyatukan pelbagai kuasa seperti "kerajaan, industri, akademia, penyelidikan dan aplikasi" untuk meneroka bersama. paradigma praktikal untuk tadbir urus kandungan palsu.

Ant Group telah bekerjasama dengan universiti dalam bidang kecerdasan buatan untuk membangunkan teknologi asas selama bertahun-tahun Ia telah menubuhkan makmal bersama dan projek lain dengan Berkeley, Universiti Tsinghua, Universiti Peking, Akademi Sains China, Zhejiang. Universiti dan universiti Cina dan asing yang lain untuk bersama-sama membina ekosistem penyelidikan universiti-industri. Kali ini, Ant berganding bahu dengan institusi penyelidikan dalam dan luar negara untuk menganjurkan pertandingan dua Bengkel CVPR22 "untuk senario sebenar", memfokuskan pada mengaplikasikan penyelidikan akademik kepada aplikasi industri, menghadapi masalah dan cabaran sebenar dalam senario perniagaan, dan mempromosikan penggunaan pemotongan- teknologi canggih untuk menyelesaikan masalah sebenar melalui gabungan industri dan penyelidikan.

Atas ialah kandungan terperinci Kumpulan Semut berganding bahu dengan Bengkel CVPR22 untuk mengadakan pertandingan kecerdasan visual, dengan lebih 1,300 pasukan mendaftar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles