盤(pán)點(diǎn)2018年計算機視覺(jué)領(lǐng)域技術(shù)突破
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因而，Video-to-Video Synthesis也被看作是在過(guò)去幾年中，視頻領(lǐng)域的一次重大突破，畢竟從靜態(tài)框架轉換為動(dòng)態(tài)框架的難度是很大的，但機器訓練卻在盡量模擬預測視頻將會(huì )發(fā)生的情景，通過(guò)給定的輸入視頻學(xué)習映射函數，產(chǎn)生仿真度極高的視頻內容。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/201901/396390.htmFast.ai18分鐘訓練ImageNet
在普遍認知還停留在需要大量計算資源來(lái)執行適當的深度學(xué)習任務(wù)時(shí)，Fast.ai通過(guò)使用16個(gè)公共AWS云實(shí)例，每個(gè)配備8個(gè)NVIDIA V100 GPU，運行fast.ai和PyTorch，用18分鐘在ImageNet上將圖像分類(lèi)模型訓練到了93%的準確率，刷新了一個(gè)新的速度記錄。
這是一個(gè)令人驚喜的結果，尤其在公共基礎設施上訓練ImageNet能達到這種準確性，并且比其專(zhuān)有TPU Pod群集上的谷歌DAWNBench記錄快40%，運行成本僅約為40美元。這意味著(zhù)一個(gè)關(guān)鍵的里程碑出現了，幾乎所有人都可以在一個(gè)相當大的數據集上訓練大規模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
除了這些重要的節點(diǎn)之外，2018年的計算機視覺(jué)技術(shù)也部署更多方面，不論是亞馬遜發(fā)布Rekognition將計算機視覺(jué)置于開(kāi)發(fā)人員、微軟為OneDrive和SharePoint推出了新的AI服務(wù)、Google相冊讓我們的記憶變得可搜索、還是每個(gè)場(chǎng)景下都正在逐漸普及的AI人臉識別等等，計算機視覺(jué)正在逐步滲透到我們生活的每個(gè)部分。
最后，最值得注意的是，計算機視覺(jué)的市場(chǎng)增長(cháng)幾乎與其技術(shù)能力的增長(cháng)是一樣快的，預計到 2025年，計算機視覺(jué)領(lǐng)域會(huì )帶來(lái)超過(guò)262億美元的收益，因而在人工智能的未來(lái)里，計算機視覺(jué)一定是最有力的表現形式，并將隨處可見(jiàn)。
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