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06-17
过去的一周，CVPR向我们展示了其数量众多的演讲者、多样的会议主题、丰富的圆桌会议以及全球CV赞助商，无论是从演讲者还是赞助商方面，我们都看到了全球技术的重要性。
企业对本次会议的重视，会议亮点频出，让参会人员感觉不虚此行。
先来说说黑科技的亮点吧。
黑科技横空出世 CVPR 这是热门节奏 在 CVPR 上，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）将发布一份关于可以预测人类行为的算法的研究报告。
通过将近一个小时的电视节目（包括《生活大爆炸》《绝望主妇》《办公室》等剧集）导入到该算法中，我们测试了机器是否能够准确预测人类在各种场景交互中的行为。
实验数据是人工智能“预测想象”技术的重大进步。
Mobileye CTO CVPR演讲：机器学习和无人驾驶会带来什么影响？真正的飞跃可能要到2020年，按照我们的分级方式，那时的自动驾驶水平大概会在Lv.4到Lv.5之间，实现真正的全自动驾驶。
到那时，预计社会会慢慢接受自动驾驶系统的存在，万一算法出错，驾驶座上可能还会有司机坐上一段时间。
此时自动驾驶系统可能主要流行于公共交通或出租车，如Uber，而司机对于私家车仍会更喜欢手动驾驶。
除了李飞飞之外，还有哪些著名学术专家来到CVPR？ Jitendra Malik 是加州大学伯克利分校的教授。
2011年毕业于美国斯坦福大学，现任加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系高级教授。
2008年任系主任。
Jitendra Malik教授的主要研究方向是计算机视觉和生理认知建模，涉及图像分割、视觉组织、纹理分析、立体视觉、物体识别、智能交通系统等广泛内容等。
在这些领域发表论文10余篇，其中被引用超过5篇。
Jitendra Malik教授已培养了26名博士生，其中许多人是国际研究界和业界的知名教授和专家。
深度学习有很多优点，但在视觉识别领域能做的工作并不多。
此次，Piotr Dollar 和 Jitendra Malik 在论坛上讨论了当前深度学习在视觉识别领域的优缺点，以及如何通过反馈和记忆网络来改进 Feedforward 视觉架构。
引起巨大争议的CVPR新技术Face2Face：当技术先进到让人害怕的时候，面部追踪技术并不是什么新技术，但今年3月宣布的Face2Face无疑彻底改变了它的含义。
这项技术可以非常真实地复制一个人与另一个视频中的角色实时对话时的面部表情和面部肌肉的变化。
该项目由德国纽伦堡大学科学家 Justus Thies 领导。
从技术上来说，这不仅仅是第一个可以实时进行面部变换的模型（之前的模型都有或多或少的延迟）。
而且准确性和真实度比以前的模型要高得多。
最终效果大致是这样的： ... 屡获殊荣的深度残差学习，清华又一第一| CVPR最佳论文总结 基于现有的基础，想要进一步训练更深的神经网络是非常困难的。
我们提出了一种残差学习框架，可以减轻本质上比以前使用的网络更深的网络的训练负担。
我们明确地将这一层视为相对于输入层的学习残差函数，而不是学习未知函数。
同时，我们提供了全面的实验数据，证明残差网络更容易优化，并且可以通过增加深度来大大提高准确性。
我们在 ImageNet 数据集上评估残差网络，其层数比 VGG 网络深 8 倍，但其复杂度仍然较低。
在 ImageNet 测试集中，这些残差网络的总体误差为 3.57%。
该成果在2016年大规模视觉识别挑战赛分类任务中获得第一名。
另外，我们还使用了CIFAR-10，对其进行了深入分析。
对于大多数视觉识别任务来说，深度表示非常重要。
仅由于极深的表示，我们在检查 COCO 对象上的数据时就获得了近 28% 的相关改进。
深度残差网络是我们提交ILSVRC和COCO竞赛的基础，我们在ImageNet检测任务、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割领域获得了第一名。
总结：与其他学术会议相比，CVPR黑科技更多、获奖论文更受关注、领域大牌更受关注、参会赞助商阵容更庞大。
我相信这是因为计算机视觉和模式识别领域本身今年非常受欢迎。
由于受欢迎，《AI技术评论》也希望这一势头能延续到下一届国际人工智能联合会议（IJCAI）顶级学术会议上。
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