16 avril Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle (Beijing Académie de l'intelligence artificielle, baai 2018 Nian 11 Yue 14 date d'établissement) a organisé un "laboratoire KWG-cum-conférence conjointe Scholars Program" au Centre de conférences de Beijing.
Pékin Zhiyuan Institut de recherche sur l'intelligence artificielle (appelée « Institut Zhiyuan ») sous le ministère de la Science et de l'orientation du gouvernement municipal de Beijing et de soutien, et de promouvoir la mise en place du gouvernement du district municipal de Beijing Haidian, en se fondant sur l'Université de Pékin, l'Université de Tsinghua, Académie chinoise des sciences, Baidu, le mil, en battant octets, l'examen du groupe américain, vue dégagée MEGVII Pékin et d'autres avantages des institutions de recherche et de développement intelligence artificielle pour construire la nouvelle unité.
Favoriser l'introduction de talents haut de gamme, construire un laboratoire commun, la construction de la communauté du renseignement artificielle, renforcer la coopération de la recherche est la principale source de quatre tâches Institut Chi.
Chi Kuang, comme la source de l'Institut conjoint,
laboratoire commun KWG est divisé en deux catégories, à savoir, construire des instituts et des universités, et de construire un avantage commercial. Dans la construction du laboratoire commun, Institut KLC suivre « une maturité, commencer un » principe de soutien fondé sur le mérite de renforcer le soutien pendant trois années consécutives.
« Pékin Zhiyuan - Kuang comme modèle de conception intelligente et la perception de l'image de laboratoire commun » a été démontrée par le projet, le laboratoire commun de Beijing Zhiyuan premier projet d'atterrissage réussi, proposé par le désert, comme le scientifique en chef, président du désert, comme l'Académie de Sun Jian soit directeur du laboratoire et directeur adjoint du laboratoire de chercheur Zhou confortable.
Kuang, comme le scientifique en chef, président du désert, comme l'Académie de Sun Jian
Sun Jian a déclaré la mise en place du laboratoire, considèrent tous le niveau stratégique national, mais aussi pour résoudre les points de douleur de l'industrie.
Juillet 2017, le Conseil d'Etat a émis « une nouvelle génération de plan de développement de l'intelligence artificielle », l'intelligence artificielle comme une stratégie nationale. Mettre en place la plate-forme d'innovation ouverte ouverte ouverte pour l'intelligence artificielle, le développement de la technologie des services applicatifs de l'entreprise est devenue les difficultés actuelles dans le domaine.
Les entreprises d'État espèrent également que, en créant l'intelligence artificielle open source plate-forme d'innovation ouverte pour mobiliser la recherche, toutes les formes d'innovation sociale et l'esprit d'entreprise Participation ensemble pour créer notre propre propriété intellectuelle écologie industrielle, de renforcer l'influence internationale et de promouvoir le développement global de l'industrie.
Alors que Pékin est le premier pays à développer une nouvelle génération de zone pilote d'innovation de l'intelligence artificielle, il est souhaitable de mobiliser pleinement la technologie de Beijing, l'avantage de talent grâce à des mécanismes institutionnels novateurs, grâce à des initiatives novatrices, en se fondant sur l'industrie leader traction multi-corps innovation collaborative, construire notre pays et technologie mondiale Heights.
Il est en effet un grand nombre d'universités, instituts de recherche, des entrepreneurs innovants et des clients industriels, aimeraient participer à l'innovation dans l'intelligence artificielle, mais malheureusement il n'y avait pas de données, calculer les ressources de la force ou l'algorithme à jouer.
Par conséquent, open source, comme l'Institut chilien et par conjointement combinez des ensembles et construire des laboratoires communs de données, et de promouvoir l'ensemble de l'industrie de l'innovation collaborative et le développement, la construction de la plate-forme technologique commune pour l'innovation ouverte, l'écologie industrielle de construction auto-contrôlée, une percée majeure dans les principaux de l'intelligence artificielle des technologies clés de commun, promouvoir l'évolution globale de l'industrie.
plus des données de détection d'objet mis à libération Objects365 du monde
Lors de la réunion, l'Institut commun de recherche de Pékin Chi Kuang selon la source de l'Institut de recherche d'intelligence artificielle a publié le plus grand des données de surveillance objet fixe Objects365.
Exemple Objects365
« Notre objectif est de construire la plus grande détection de taille de l'ensemble de données d'objets génériques du monde, de sorte que grande échelle, de haute qualité, haute capacité de généralisation. »
Introduction Sun Jian, « Nous avons d'abord défini dans la vie de 365 catégories des plus courantes, telles que, des chaises de salle commune, des tables, des tasses, des bouteilles sont inclus dans cette catégorie. La première phase, nous avons marqué plus de 600000 Zhang une telle image, où la zone a plus de callout 10 millions ".
Ce jeu de données combien? l'image à grande échelle Sun Jian de l'objet détecté ensemble de données Microsoft en 2014 pour créer le COCO comme référence, les deux ont été comparés, « COCO est le plus grand ensemble de données complet marquage, les données de formation sur 120000, probablement pas plus d'un total des données 200000, dont il y a beaucoup de données non marquées. nous (Objects365) la première phase d'ouverture (de) l'image est cinq fois le nombre de COCO, COCO CallOut box plus de 11 fois ".
« Notre objectif est que d'ici trois ans, l'ensemble de données pour atteindre deux millions d'images, 24 millions de boîtes de légende. » Sun Jian dit.
algorithme d'optimisation repose en grande partie sur la qualité de la limite supérieure de la chirurgie de jeu de données de référence. Afin d'assurer la marque de qualité, quand la construction Objects365, selon Kuang a conçu un ensemble de processus d'étiquetage scientifique et stricte, au moins derrière chaque image passera par neuf mains de travailleurs marqué.
En outre, comme un excellent modèle de pré-formation ensemble de données, pré-formation Objects365 en cours d'utilisation, peut facilement dépasser la précision des algorithmes existants, d'accélérer considérablement le processus de convergence, montrant la capacité de généralisation forte. Lorsque vous effectuez COCO, VOO Det, CityPersons autre tâche de détection, l'ADE et les COV Seg tâche tout aussi divisée a considérablement amélioré.
Comment construire un laboratoire commun?
« Une plate-forme, quatre points de rupture. »
« Pékin Zhiyuan - Kuang comme modèle de conception intelligente et la perception de l'image du laboratoire commun sera construit autour d'une » plate-forme, quatre points de rupture « route Sun Jian..
« Plate-forme » fait référence à la construction de données intégrées partageant la conception du modèle et des tests de scénarios de plate-forme d'innovation ouverte.
Recherche signifie « quatre percée », dans le sens des données, la direction du modèle, la direction des données réelles de test et la direction de déploiement de modèle pour faire des percées technologiques, afin de promouvoir la grande conception de fond d'architecture modèle de données, l'optimisation, et d'autres aspects du déploiement.
« Etude approfondie dans un succès dépend en grande partie sur les données, apporter beaucoup à améliorer l'algorithme de loin inférieur à un données de haute qualité (fixe) de mise à niveau peut apporter. » A déclaré Sun Jian.
En plus de Objects365 dernière version, vue dégagée avait également publié une scène encombrée de données de test humain à grande échelle mis CrowdHuman et quelques outils d'annotation de données.
Laboratoire sera basé riche sol du désert, comme la scène de l'algorithme, les données accumulées profondes avantages aux ensembles de données open source, et d'autres formes de traits tirés pré, restent ouverts pour la classification d'objets commun, suivi de détection d'objet, portrait humanoïde identifier les problèmes de vision et d'autres données de propriété, les domaines liés à puissance la recherche.
Recherchez des indicateurs clés de rendement élevé, une grande précision, une grande flexibilité, le laboratoire va également lancer un nouvel algorithme de recherche architecture réseau de neurones pour soutenir le modèle de calcul intensif (NAS) étude, un arrêt de travail de conception de plate-forme d'automatisation de la construction de modèles de profondeur .
La plate-forme comprend en regard des outils de conception Automatisation du modèle de profondeur des problèmes spécifiques, des outils de données automatisés d'amélioration de criblage / de données, outil d'optimisation du modèle d'apprentissage profondeur d'automatisation, ce qui permet le train automatique dépasse au moins un point de pourcentage de précision pur de réglage manuel sur Object365, la carte de consommation est pas plus de trois fois la cible.
Laboratoire sera également ouvert un certain nombre de modèles pré-formés, y compris ResNet, ce modèle de base ShuffleNet et plus rapide RCNN, Masque RCNN, le modèle de détection SSD.
Ces dernières années, l'architecture du modèle de recherche (NAS) est devenu un champ de recherche à chaud de la grippe aviaire.
Il n'y a pas longtemps, vue dégagée pour la première fois révélé les nouvelles réalisations NAS: Single chemin modèles One-Shot. Ceci est un moyen simple et flexible cadre de recherche de modèle général, l'appui des blocs de construction (bloc de construction), le canal (canaux) et la précision de mélange (précision mixte) rechercher l'espace d'une recherche fédérée; soutenir toute méthode de mesure directe des contraintes dures (contrainte dure), pour répondre à des besoins réels des entreprises. Selon les rapports, dans les mêmes circonstances, un seul chemin du cadre One-Shot NAS recherche la précision et la vitesse sur FBNet, ProxylessNAS autres SOTA actuellement divulgués.
« Plusieurs fois, nous avons une technologie (algorithme) étage, est vraiment pas en mesure de bien faire dans les données réelles, en fait, ne savent pas les données réelles dans certaines données non publiques, et non pas la vraie scène pour mesurer .; d'autres données relatives à la vie privée, la désensibilisation besoin. « Sun Jian a déclaré que le programme de laboratoire commun est de fournir un développement de scénarios pratiques et environnements de test, nous avons testé le modèle remis dans cet environnement.
Le laboratoire commun sera construit pour capturer la reconnaissance du visage humain, les tests structurés, des portraits à grande échelle que le scénario d'authentification par les pairs, fournit des services d'établissement de rapports d'analyse automatique, fournir un environnement pour l'algorithme de réglage. Ils exploreront aussi activement faible et si large technologie de compression de réseau, la recherche et le développement du programme de déploiement de matériel efficace pour promouvoir les résultats du modèle rapidement mis en pratique.
algorithmes de vision par ordinateur pour des problèmes d'adaptation réelle de la scène, le laboratoire sera également construire un environnement de test réel reproductible, et fournit une analyse quantitative des rapports d'erreurs à l'aide automatisée algorithme itératif.
« Grâce à ces mesures, le laboratoire sera construit comme une ouverture, à proximité des algorithmes de vision par ordinateur des recherches sur la plate-forme d'expérimentation scène réelle, forment un ensemble de données en boucle fermée complète couverte, plate-forme, scène, la technologie d'auto-contrôle de l'aide de la construction et de l'écologie industrielle de commune la technologie et l'application de détection d'image et de puissance de calcul dans notre pays a atteint le niveau international avancé. « Sun Jian a déclaré que, après l'achèvement de la plate-forme de laboratoire, devront faire face à des instituts universitaires, des start-ups et autres perception image corporelle innovation ouverte et l'esprit d'entreprise et les efforts de collaboration pour promouvoir le domaine de l'informatique l'innovation.
DIW2019 Défi départ,
3 champion de piste recevront chacun 10000 $ récompense
« Notre objectif est de construire la communauté open source, construire l'écologie industrielle. » Sun Jian dit.
En plus du modèle de formation de pré-ouverture, les données de marquage open source, l'analyse de modèle, jeu modèle auto chic complet d'outils, ils seront également fournir des expériences de routine, la formation de base complète de code open source, premier cycle universitaire de soutien et de l'enseignement de deuxième cycle, beaucoup de formation chaque année le nombre d'étudiants 500 personnes, aussi organiser des compétitions internationales autour de la plate-forme chaque année.
Cette année, le joint Chi Kuang selon la source Académie a tenu la détection dans le sauvage 2019 (DIW 2019) Défi.
Sun Jian a présenté, DIW 2019 Challenge est 2019 CVPR l'atelier (séminaire), afin de promouvoir le développement de la technologie de détection cible et la conception, la détection d'objet peut améliorer les données existantes définies couvrant des catégories en fonction sur des informations incomplètes, la précision étiquetage est pas élevé, dense le manque de scène d'autres questions.
DIW 2019 Défi a trois pistes:
Objects365 piste: les joueurs utilisent ouvert 365 catégories, plus de 600.000 images complètent la formation de 10 millions de boîtes fixé de formation de modèle de détection, des algorithmes de débogage sur l'ensemble de validation composé de 30000 images et 100000 images kit de test pour la provocation finale constituée.
Objects365 petite piste: données Objects365 ensemble sélectionné de 65 catégories, les joueurs peuvent former le modèle avec 10.000 images.
CrowdHuman suivre: Afin de résoudre le problème d'occlusion dans la vie réelle, d'améliorer son algorithme favorisera l'atterrissage de l'algorithme de détection humaine. D'ici là, les joueurs seront consacrés à la formation intensive en fonction des scénarios conçus pour détecter ensemble de données CrowdHuman du corps humain, ensemble de données contient une mine d'informations et d'étiqueter une variété de scénarios.
conférence défi était de commencer la journée, le 10 mai sera mis en test ouvert, 12 Juin, la date limite de soumission des résultats, les résultats finaux seront annoncés le 17 (heure locale États-Unis) Juin. Chaque gagnant de piste recevra une récompense de 10.000 $, l'équipe gagnante sera invité au séminaire de partager l'expérience pour faire le CVPR.
« Programme Zhiyuan Scholars » est activé,
Chaque personne obtient au moins 500000 par an pour le soutien
Conférence le même jour, l'Institut Zhiyuan a également lancé un « programme Zhiyuan chercheurs. »
Cible « » Zhiyuan Scholars Program », est de trouver les meilleurs, à son fonds discrétionnaire pour fournir des ressources dont il a besoin, de soutenir la recherche sur les problèmes fondamentaux majeurs de l'intelligence artificielle dans une direction particulière, ou le développement de problèmes de pointe libre d'explorer. « Huang Tiejun, a déclaré Dean.
« Zhiyuan Les chercheurs du programme » se fier à l'Université de Beijing, l'Université de Tsinghua, Académie chinoise des sciences et d'autres instituts, universités avantages, ainsi que l'autre clé Kuang Enterprise Institute, directeur scientifique Chi source (CS), KWG Research Project Manager (PM), la source de la sagesse chercheur (PI) et Ji jeunes scientifiques (moins de 38 ans) de se concentrer sur le soutien de quatre catégories de personnel.
Après la nomination, l'évaluation initiale, l'examen des autres processus, la sélection des candidats a été la première source de savant intellectuel, un total de 21 personnes, et est sur le point de lancer des programmes de publicité.
Il est rapporté que le premier lot de jeunes scientifiques travail effectué depuis l'élection, l'Université de Tsinghua, Pékin unités totalisant experts élus les 54 candidats, 42 personnes ont participé à l'intimé, par l'examen d'experts, et finalement élu neuf. Grade plus léger est seulement 28 ans, selon Kuang Académie du chef modèle du groupe Dr. Zhang Xiang pluie.
Au bout d'un mois sur la publicité du site officiel, voire inattendu, l'Institut Zhiyuan conclura des conventions d'emploi avec eux.
D'ici là, l'Institut Zhiyuan versera directement à eux, ne prenez pas les unités du système du personnel. Huangyuan Zhang a dit: « Nous apprécions le potentiel qu'il est un homme, nous venons de lui donner, probablement pas moins d'un an d'efforts pour soutenir 500000 (par personne). »
Ces chercheurs ne ont pas besoin de bureau Zhiyuan Zhiyuan Institut, toujours dans les unités d'origine continuent de se livrer à la recherche universitaire, les résultats font partie de leurs unités, « Académie n'a pas, ni attendre de recevoir des droits de propriété intellectuelle », « parce qu'il fait l'intelligence artificielle, est conforme à l'orientation stratégique du pays, est conforme à la direction de Pékin, donc nous donner le soutien lui. « dit Huang Yuanzhang.
De plus, ces fonds d'universitaires Zhiyuan dans les travaux de recherche scientifique nécessaires, auront appui à l'Institut. Huangyuan Zhang a dit que tant que la non-violation est, comment utiliser, entièrement par eux-mêmes.
Huang Yuanzhang a également déclaré des sources de renseignement chercheurs déclarent pas seulement une fois par an, mais quel que soit le lot, tant que les gens sont conformes aux exigences des procédures de déclaration, vous pouvez toujours entrer dans la gamme des supports Institut.
Cette année, l'Institut prévoit de sélectionner Zhiyuan Zhiyuan chercheurs 100 personnes, couvrant environ 5-7 direction principale, les jeunes scientifiques 30-50 personnes. 2020 et 2021, puis a augmenté de 100 personnes, les chercheurs KLC taille globale est restée à environ 300 personnes.
