人工智能与机器学习

会议室:待定
出品人:王兴星

本专题将关注人工智能领域中正在兴起的技术和关键进展,探讨应用于机器学习问题的工程... 展开 >

专题出品人:王兴星

美团点评技术总监

美团点评技术总监,外卖商业技术负责人。2016 年初加入公司,从 0 到 1 搭建外卖商业变现技术体系,支撑效果广告、展示广告、增值服务及站外增长等多条核心产品线,带领团队多次获得事业群大奖。

他曾在搜狗商业、百度凤巢等部门任职,是前搜狗 PC 和无线联盟的算法整体负责人,所研发的大规模训练系统应用于搜狗联盟、DSP 等多个商业产品线。多次获得公司最佳个人、技术部犀牛、MVP 等奖项。

他也是数据挖掘爱好者,曾带领团队获得百度电影推荐大赛全国第一名、RTB 算法竞赛 Online/Offline 第一名等奖项。

专题:人工智能与机器学习

本专题将关注人工智能领域中正在兴起的技术和关键进展,探讨应用于机器学习问题的工程挑战及解决方案。

by 郭流芳

贝壳找房
交易智能技术负责人

图像处理技术是目前人工智能发展最为迅猛的领域,而贝壳找房又是以技术驱动的品质居住服务平台,积累和沉淀了大量的交易数据,场景+数据+算法,贝壳交易智能围绕以房产证识别为核心 OCR 技术架构也在落地实践中逐步建立起来。

本次分享我将重点介绍 OCR 技术的一般流程、各个环节遇到的实际问题以及整个技术架构的变迁,贝壳交易智能是如何通过一个一个技术点的突破,使识别率从无到有,从 95% 到 99% 的。还将介绍下基于业务演进打造的 Uni-iMatch 和 ASLS 系统。

内容大纲

1. 了解贝壳 OCR 能力的三⼤⽅向

  • 房产备件票据卡证类现状
  • 房产合同 IM 类通⽤用文本识别现状
  • 房产征信报告表单类通⽤表格识别现状

2. ⻉壳 OCR 识别的⼀般流程

  • 分类+摆正+检测+识别+结构化+NLP

3. 分类遇到的问题

  • 样本量小,正负类别分布不均

4. 摆正遇到的问题

  • 通⽤摆正的正确率的问题及相应的兜底策略

5. 检测遇到的问题

  • 倾斜和弯曲

6. 识别遇到的问题

  • 分类&序列
  • 形近字和⽣僻字如何处理 

7. 结构化

  • 从位置匹配到⾃定义模版技术
  • 再到深度学习位置关系 

8. 工程化进展

  • 模型裁剪
  • model version 控制

听众收益

1. 了解 OCR 技术的整体架构

  • 分类+摆正+检测+识别+结构化

2. 基本图像技术如何和具体的业务结合

  • VGG16+ 传统特征提⾼摆正准确性
  • DenseNet 的卷积处理,提高识别鲁棒性
  • AdaVancedEAST,更改起始点和终结点,提⾼ IoU
  • Attention 在解码中的应⽤用

3. 形近字和⽣僻字从技术和工程两个角度如何改进

  • 如何增加更加有效的特征
  • GAN 合成数据的冷启动,配合⼯程数据回流,打造自学习闭环

适合人群

图像分类、图像检测等图像处理相关从业技术人员。

 

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