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受益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破,圖像分類、物體檢測等傳統(tǒng)計算機視覺任務(wù)的精度也得到了大幅度的提升,但是由于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性,目前關(guān)于深度學(xué)習(xí)的理論并不完善?山忉尩纳疃葘W(xué)習(xí)模型,以及深度學(xué)習(xí)模型與人工先驗的結(jié)合是當(dāng)前學(xué)術(shù)界重點研究的前沿方向,對于提升深度學(xué)習(xí)模型的可靠性和泛化能力具有重要的意義。
通過利用物體類別之間存在的層級關(guān)系約束,自動學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中抽取識別不同類別的規(guī)則,該論文同時在這兩個方向上邁出了堅實的一步:在可解釋深度學(xué)習(xí)模型方面,相比于現(xiàn)有方法,不僅能夠給出圖像中的關(guān)鍵區(qū)域,還能給出規(guī)則化的解釋,對使用者更友好,更符合人對于解釋結(jié)果的期望;在引入人工先驗知識方面,走通了一條基本可行的技術(shù)路線。
為了更好地賦能產(chǎn)業(yè)升級,華為云持續(xù)深耕AI基礎(chǔ)研究和落地應(yīng)用。2020年以來,華為云人工智能研究團隊已在圖像分類、弱標(biāo)注場景下的圖像分類、圖像檢測,多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、語音語義等領(lǐng)域取得多項世界第一,研究成果多次被頂級期刊及學(xué)術(shù)會議接受。未來,華為云將持續(xù)把AI前沿算法產(chǎn)品化,并開放給各行業(yè)的AI開發(fā)者使用,通過技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智能升級。