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八大胜:原来的几何优化问题松弛产生了一个带有许多伪解的最小问题

时间:2022/6/23 23:01:42   作者:   来源:   阅读:11   评论:0
内容摘要:孙健出生于1976年10月。他曾担任微软亚洲研究院首席研究员、旷视科技首席科学家、院长,主导了旷视科技的研发工作。孙健曾两次获得CVPR最佳论文奖。项目主任华刚在会上表示:“孙健博士是CV领域的知名学者,研究成果丰硕。”谷歌学者数据显示,八大胜.孙坚的论文引用量达到28.6万余次,h指数为121。如果要说出孙坚博士的三...

孙健出生于1976年10月。他曾担任微软亚洲研究院首席研究员、旷视科技首席科学家、院长,主导了旷视科技的研发工作。孙健曾两次获得CVPR最佳论文奖。项目主任华刚在会上表示:“孙健博士是CV领域的知名学者,研究成果丰硕。”谷歌学者数据显示,八大胜.孙坚的论文引用量达到28.6万余次,h指数为121。

如果要说出孙坚博士的三部代表作,那么华刚认为第一部应该是“利用信念传播的立体匹配”。其次是他的团队完成的“去霾”论文《Single Image去霾Using Dark Channel Prior》,这也是亚洲第一篇获得CVPR最佳论文奖的论文。

第三篇文章是“深度残差学习用于图像识别”。这是ResNet与何玉明等团队成员共同创建的剩余网络。这是孙坚最著名的著作,也是孙坚所有论文的引文排名。第一。在2015年提出后,ResNet获得了ImageNet冠军,并获得了CVPR 2016年最佳论文奖。

ResNet是世界上第一个超过100层的深度神经网络,是深度学习领域最重要的研究之一。残差神经网络的主要贡献在于发现了“退化”现象,发明了针对退化现象的“捷径连接”,极大地消除了深度过大的神经网络训练难度。正是因为ResNet,神经网络的深度首次超过了100层,最大的神经网络甚至超过了1000层。

今年,CVPR最佳论文奖的得主是“学习解决困难的最小问题”,这是苏黎世联邦理工学院、华盛顿大学、佐治亚理工学院和捷克理工学院的合作成果。本文提出了一种在RANSAC框架下求解复杂几何优化问题的方法。原来的几何优化问题松弛产生了一个带有许多伪解的最小问题,本文提出的方法避免了计算大量的伪解。


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