近日，IEEE國際計算機視覺與(yu) 模式識別會(hui) 議CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 官方公布論文收錄結果。本屆CVPR共有198位區域主席、3664位審稿人參與(yu) ，共收到6656篇投稿，有1470篇論文被接收，接收率約22%。雖然接收率二連降，但曠視科技、百度、華為(wei) 等中國AI企業(ye) 依然表現頗佳。

　　圖：CVPR 2020接收論文公布：曠視錄用16篇

　　具體(ti) 來看，百度今年中選19篇，比去年的17篇多了兩(liang) 篇；曠視科技今年中選16篇，比去年的14篇有進步；華為(wei) 諾亞(ya) 方舟實驗室高級研究員王雲(yun) 鶴團隊，投了11篇中了7篇；快手一共6篇，其中一篇一作，作者是羅切斯特大學的快手實習(xi) 生Haichuan Yan；虎牙也有1篇論文入選。另外，騰訊等互聯網企業(ye) 也有中選，但沒有透露具體(ti) 的篇數。

　　CVPR被稱為(wei) 計算機視覺領域的“奧運會(hui) ”，在近三年來，CVPR 的論文投稿量都在持續大漲（CVPR 2018有3300篇有效投稿、CVPR 2019有5160篇有效投稿、CVPR 2020有效投稿達6656）。然而在接收率方麵，中通物流公司 ，已是“二連降”（CVPR 2018收錄論文979篇、接收率為(wei) 29%左右；CVPR 2019收錄論文1300篇，接收率為(wei) 25%左右；CVPR 2020收錄論文1470篇、接收率為(wei) 22%左右）。也因此，曠視科技等中國企業(ye) 論文被收錄，不僅(jin) 是對曠視科技AI技術的肯定，更展現了中國企業(ye) 在前沿技術領域的強大實力。

　　值得注意的是，此次大會(hui) 官方公布的曠視研究院錄用的16篇論文，研究領域涵蓋物體(ti) 檢測與(yu) 行人再識別（尤其是遮擋場景）、人臉識別、文字檢測與(yu) 識別、實時視頻感知與(yu) 推理、小樣本學習(xi) 、遷移學習(xi) 、3D感知、GAN與(yu) 圖像生成、計算機圖形學、語義(yi) 分割、細粒度圖像等人工智能眾(zhong) 多領域，並取得多項領先的技術研究成果。而這些成果的形成，與(yu) 即將開源的曠視人工智能算法平台Brain++密不可分。

　　Brain++作為(wei) 曠視科技自研的人工智能算法平台，從(cong) 底層有力支撐著曠視研究院整體(ti) 的研究生產(chan) 工作，並且在訓練和推理過程中引擎運行速度和資源消耗顯著優(you) 於(yu) TensorFlow。基於(yu) 曠視Brain++，曠視實現了雲(yun) （ResNet）、端（ShuffleNet）、芯（DorefaNet）的深度神經網絡算法全麵覆蓋，形成了曠視的算法基因。同時，Brain++ 還納入了最新研發的 Brain++ AutoML 技術，推動機器學習(xi) 模型從(cong) “手工”時代步入“自動化”時代。使曠視構建出一條不斷自我改進、不斷變得更加自動化的半自動的算法開發生產(chan) 線。

　　依托Brain++大規模分布式訓練能力，以及業(ye) 界領先的分布式計算技術訓練超大規模深度學習(xi) 模型，曠視累計斬獲27項全球AI競賽冠軍(jun) ，並開發出大量部署於(yu) 雲(yun) 端、移動端、邊緣端全計算平台的先進深度神經網絡，打造了高效率的全棧式人工智能解決(jue) 方案，為(wei) 個(ge) 人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三大垂直場景賦能提供強有力的支撐。目前，曠視全棧式人工智能解決(jue) 方案已經廣泛應用於(yu) 城市管理、地產(chan) 樓宇、倉(cang) 儲(chu) 物流、手機智能等多個(ge) 領域，賦能生產(chan) 生活的變革。此次曠視16篇論文入選CVPR2020，澳門物流 ，也讓外界對Brain++開源更為(wei) 期待。