九游体育盘点2018年计算机视觉大突破

　　领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……

　　近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。

　　今年，无论是图像还是视频方向都有大量新研究问世，有三大研究曾在CV圈掀起了集体波澜。

　　今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了：简直看不出这是GAN自己生成的。

　　在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。九游体育比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分3倍。

　　除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。

　　在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。

　　不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

　　在完整的ImageNet上训练一个模型需要多久？各大公司不断下血本刷新着记录。

　　今年8月，在线深度学习课程Fast.ai的创始人Jeremy Howard和自己的学生，用租来的亚马逊AWS的云计算资源，18分钟在ImageNet上将图像分类模型训练到了93%的准确率。

　　前前后后，Fast.ai团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。

　　这样拔群的成绩，成本价只需要40美元，Fast.ai在博客中将其称作人人可实现。

　　只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：

　　这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。

　　这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

　　Analytics Vidhya预计，明年在计算机视觉领域，对现有方法的改进和增强的研究可能多于创造新方法。

　　在美国，政府对无人机的限令可能会稍微“松绑”，开放程度可能增加。而今年大火的自监督学习明年可能会应用到更多研究中。

　　Analytics Vidhya对视觉领域也有一些期待，目前来看，在CVPR和ICML等国际顶会上公布最新研究成果，在工业界的应用情况还不乐观。他希望在2019年，能看到更多的研究在实际场景中落地。

　　没有异议的是，不管争辩的结果是什么，我们都需要掌握和了解最新的工具，否则就有可能被行业所抛弃。

　　今年，机器学习领域的工具和框架仍在快速的发展，下面就是这方面的总结和展望。

　　根据10月GitHub发布的2018年度报告，PyTorch在增长最快的开源项目排行上，名列第二。也是唯一入围的深度学习框架。

　　相较而言，PyTorch速度快而且非常灵活，在GitHub上有越来越多的开码都采用了PyTorch框架。可以预见，明年PyTorch会更加普及。

　　至于PyTorch和TensorFlow怎么选择？在我们之前发过的一篇报道里，不少大佬站PyTorch。

　　实际上，两个框架越来越像。前Google Brain深度学习研究员，Denny Britz认为，大多数情况下，选择哪一个深度学习框架，其实影响没那么大。

　　很多人将AutoML称为深度学习的新方式，认为它改变了整个系统。有了AutoML，我们就不再需要设计复杂的深度学习网络。

　　今年1月17日，谷歌推出Cloud AutoML服务，把自家的AutoML技术通过云平台对外发布，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。

　　不过AutoML并不是谷歌的专利。过去几年，很多公司都在涉足这个领域，比方国外有RapidMiner、KNIME、DataRobot和H2O.ai等等。

　　这是一个用于执行AutoML任务的开源库，意在让更多人即便没有人工智能的专家背景，也能搞定机器学习这件事。

　　这是一个面向JavaScript开发者的机器学习框架，可以完全在浏览器中定义和训练模型，也能导入离线训练的TensorFlow和Keras模型进行预测，还对WebGL实现无缝支持。

　　在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。

　　谷歌还给了几个TensorFlow.js的应用案例。比如借用你的摄像头，来玩经典游戏：吃豆人（Pac-Man）。

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　　作为深度学习领域最热门的研究方向之一，其技术涵盖了多个方面，为人工智能的发展开拓了广阔的道路。以下是对

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　　信息的学科。它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，是人工智能的重要组成部分。智能

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　　（Computer Vision, CV）作为人工智能领域的一个重要分支，致力于使

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