工业级大规模人脸识别和聚类

所属专题:视频 AI 的工业级应⽤

嘉宾 : 张德兵 | 格灵深瞳首席科学家

讲师介绍

专题演讲嘉宾:张德兵

格灵深瞳首席科学家

张德兵,格灵深瞳首席科学家和算法部负责人,2015 年浙江大学计算机系博士毕业,长期从事机器学习和深度学习方向的研发工作,曾多次担任知名国际会议的审稿人。在格灵深瞳工作期间,带领团队支持了公司所有产品线的算法研发工作,积极推动了人脸识别、ReID、目标检测,、目标识别、模型压缩和加速等基本技术在多个产品和多种计算平台上的落地。在各类行业 PK 中多次取得非常优异的成绩,PRCV 2019 车纹识别竞赛第一名,权威人脸识别竞赛 FRVT 2019 世界第一名。

议题介绍

演讲:工业级大规模人脸识别和聚类

人脸识别作为一个经典的计算机视觉任务,已成为非常重要的一个落地方向。本次分享将介绍人脸识别的基本概念,当前最新的学术界研究进展以及工业界如何进行大规模训练和测试的一些尝试,FRVT 人脸识别竞赛夺冠的一些经验和感受,以及人脸识别和聚类方向的一些技术和应用探索。  

1. 人脸识别的几种常见类型

  • 1:1 人脸比对
  • 1:N 人脸检索
  • N:N 实时监控
  • 人脸虚拟 ID 聚类

2. 人脸识别前沿进展

  • 基于传统特征的方法
  • 基于 Metric Learning 的方法
  • 基于 Margin 的方法
  • 基于 Mimic 的方法
  • 基于无监督的方法

3. 人脸识别的大规模分布式训练

  • 数据并行
  • 模型并行
  • 联合训练

4. 人脸识别的大规模评测和指标

  • GPU 加速
  • TPR/FPR
  • LFW/MegaFace/TrillionPairs/FRVT 竞赛

听众受益

  • 了解最新的人脸识别技术前沿进展;
  • 了解大规模分布式模型训练的思路;
  • 了解人脸识别的多个不同的任务类型和评测标准;
  • 了解人脸识别效果的多种影响因素;
  • 了解人脸识别和聚类的基本应用。

适合人群

了解基本的机器学习和深度学习原理、了解以图搜图基本概念、了解模型训练和优化基础的学生和计算机视觉从业者。 

交通指南

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