百余篇經(jīng)典論文算法上線華為云AI Gallery,學(xué)AI就用ModelArts

2020年8月28日,華為云AI院長峰會在杭州千島湖舉行,來自中國科學(xué)院、中國工程院的多位院士,以及清華大學(xué)、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國科技大、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、南京大學(xué)、西安交通大學(xué)等國內(nèi)40余家頂尖高校的人工智能學(xué)院與計算機學(xué)院院長、教授、專家出席了大會,峰會陣容堪稱國內(nèi)高校的“頂尖配置”。

峰會上華為云發(fā)布了五大AI人才培養(yǎng)規(guī)劃,其中“華為云AI十百千學(xué)術(shù)計劃”之百篇經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)截至目前已取得重大進展:華為云官方累計發(fā)布50余篇AI經(jīng)典論文供參與者復(fù)現(xiàn),涵蓋了計算機視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理多個領(lǐng)域,吸引了數(shù)十所知名高校學(xué)子報名參加論文復(fù)現(xiàn),不僅覆蓋了C9院校,也不乏博士后參與;共計百余篇經(jīng)典論文算法上線華為云AI Gallery,供開發(fā)者學(xué)習(xí)和使用。

百余篇AI經(jīng)典論文算法已上線AI Gallery

針對當(dāng)前AI經(jīng)典論文算法在開源社區(qū)上的代碼質(zhì)量參差不齊,很多代碼不好用、難用、甚至用不了,以及一些論文作者不共享源代碼,無法指導(dǎo)AI開發(fā)者可以更好的參考與探索的現(xiàn)狀,華為云官方將一些經(jīng)典而又常用的論文算法上線華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts,供廣大AI開發(fā)者免費使用,降低開發(fā)者學(xué)習(xí)門檻;同時發(fā)起華為云AI經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)活動,鼓勵參與者基于ModelArts復(fù)現(xiàn)AI經(jīng)典論文,并將復(fù)現(xiàn)的論文算法開放共享到ModelArts AI Gallery, 打造AI開發(fā)者學(xué)習(xí)社區(qū),從而達(dá)到賦能AI開發(fā)者,讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法目標(biāo)。

目前,已經(jīng)有百余篇AI經(jīng)典論文算法上線華為云AI Gallery,開發(fā)者可以了解算法介紹、查看代碼,以及一鍵訂閱算法,在ModelArts平臺進行訓(xùn)練和推理。華為云ModelArts產(chǎn)品團隊表示,將這些百余篇AI經(jīng)典論文算法與現(xiàn)有教程結(jié)合,構(gòu)建一整套由淺入深的“AI學(xué)習(xí)天梯”,幫助各行各業(yè)的開發(fā)者在人工智能領(lǐng)域“漸入佳境”。

全方位支持AI經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)

為了讓開發(fā)者更好地學(xué)習(xí)AI,華為云舉辦的AI經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)活動,設(shè)置了百萬級別獎金池,成功復(fù)現(xiàn)并通過驗收即可獲得獎金激勵。每篇論文一支隊伍復(fù)現(xiàn),論文一經(jīng)發(fā)布即引來各大知名高校學(xué)生參與,基于自身研究領(lǐng)域選擇熟悉的論文。此外,為了幫助學(xué)生能順利完成復(fù)現(xiàn),活動中給報名學(xué)生們提供了全方位支持,包含ModelArts賦能和論文復(fù)現(xiàn)活動宣講、提供充足的ModelArts算力、全周期指導(dǎo)和問題解答,整個活動受到了學(xué)生們的一致好評。

代表性AI經(jīng)典論文算法:圖像分割-Fast-SCNN

隨著自動駕駛汽車的興起,迫切需要一種能夠?qū)崟r處理輸入的模型。目前已有一些先進的離線語義分割模型,但這些模型體積大,內(nèi)存大,計算量大,F(xiàn)ast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network可以解決這些問題。它是一種針對高分辨率圖像數(shù)據(jù)的實時語義分割模型,適用于低內(nèi)存嵌入式設(shè)備上的高效計算。

代表性AI經(jīng)典論文算法:目標(biāo)檢測-TSD

目前很多研究表明目標(biāo)檢測中的分類分支和定位分支存在較大的偏差,論文從sibling head改造入手,跳出常規(guī)的優(yōu)化方向,提出TSD:Revisiting the Sibling Head in Object Detector方法解決混合任務(wù)帶來的內(nèi)在沖突,該方法可以靈活插入大多檢測器中,幫助通用的檢測器大幅度提升性能3%-5%,在COCO上,基于ResNet-101可以達(dá)到49.4的map,在SENet154上可以達(dá)到51.2。

  “學(xué)AI,就用ModelArts”

  據(jù)華為云ModelArts產(chǎn)品團隊介紹,2021年,華為云AI經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)計劃將帶來更多后續(xù)活動:一、邀請優(yōu)秀的學(xué)生代表舉辦論文復(fù)現(xiàn)直播解讀,手把手帶開發(fā)者復(fù)現(xiàn)經(jīng)典論文;二、不定期發(fā)布更多AI經(jīng)典論文復(fù)現(xiàn)任務(wù);三、邀請優(yōu)秀的學(xué)生代表參加華為開發(fā)者大會(HDC.Cloud),與專家大咖們面對面交流。

  獲取華為云AI相關(guān)活動資訊,請持續(xù)關(guān)注華為云AI社區(qū),更多AI經(jīng)典算法可訪問華為云官網(wǎng)-ModelArts AI Gallery查看。


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