终于，打算机视觉技能在中国迎来了它最好的时期。智能图像采集设备的遍及，使得机器能够“看清”天下——然而我们并不知足于此：我们的目标是利用人工智能技能，让机器能够真正“看懂”这个天下。
这是一个充满寻衅的任务，正如华为诺亚方舟实验室打算视觉首席科学家田奇博士指出的那样：“ 基于标注数据的监督学习所带来的红利期已靠近尾声，现在业界亟需高效利用海量无标注数据（数据高效）的新学习范式。”
如今，越来越多的人工智能运用须要建立在“看懂天下”的根本上。
• 例如，受到广泛关注的L4/L5级智能驾驶，须要建立在强大的环境感知根本上——这对打算机视觉技能提出了极为苛刻的哀求；
• 又如聪慧城市，如何能在人流密集的街头做到跨域行人重识别（ReID），同样是打算机视觉所面临的巨大寻衅；
• 同时，打算机视觉算法的成熟还将为终端视觉带来质的飞跃，AI技能为图像视频质量增强供应了有力的武器，而超分辨率、失落焦修复等也已成为手机摄像的标准配置。
总之，面向场景运用的打算机视觉技能，不仅为人们的生活增长了更多便捷，也将进一步推动人类社会走向更加智能与精彩的未来。
当然，这统统的背后少不了科学团队的支持。
目前，田奇博士带领的团队紧张研究重心聚焦在数据高效和能耗高效的打算机视觉根本研究。
为了从海量无标签数据中挖掘有用的知识，就须要数据高效的学习算法；而为了让动辄上千万参数量的网络模型在各种终端设备中顺畅运行，能耗高效的模型适配也是他们的研究重点之一。
落实到详细业务，打算视觉研究紧张针对六大方向：底层视觉、语义理解、3D视觉、数据天生、视觉打算、视觉+X模态。得益于爆发式的运用处景以及AI人才红利，中国的打算机视觉研究也开启了加速模式。
当前，由田奇博士带领的研发团队在许多方面已经居于天下领先地位。
• 例如，在业界公认最为主要的图像分类数据集ImageNet上，田奇博士的团队利用高效的数据扩增算法，在不该用额外演习数据的情形下，达到了85.8%的分类准确率，冲破了谷歌多年来对这一赛道的垄断。
• 同时，利用在自动网络架构搜索方面取得的持续性打破（代表性事情包括P-DARTS、PC-DARTS、Stabilizing DARTS、Latency-Aware DARTS等），团队也能够完成从云侧大模型到端侧小模型的适配，在受限算力下依然保持业界领先水平。
在过去一年多的韶光里，他们还研发了许多前辈技能并中稿了80多篇打算机视觉顶会论文，个中多项技能已经在华为内部多个运用处景中得到验证与运用。
这些打算机视觉领域的创新研究进展将在华为开拓者大会2020（Cloud）上与来自环球的科学家与精良AI开拓者共同分享。
作为大会预报，田奇博士也提前剧透了一个令人满怀期待的：“ 这次他们将发布“华为视觉操持”，他还进一步强调，这项操持的发布，标志着华为将以更积极的姿态，投身打算机视觉前沿探索，与业界一起迈向真正的人工智能时期。”
华为开拓者大会2020（Cloud） 3月27日~28日期间面向环球开拓者开启线上直播
华为开拓者大会HDC.Cloud是华为面向ICT（信息与通信）领域环球开拓者的年度顶级旗舰活动，这也是一场包括田奇博士在内的浩瀚大神云集的线上活动。
作为打算机视觉领域的资深专家，田奇博士从事该领域干系研究已经长达20多年：
✎ 在美国大学任教期间做了许多根本研究，并于2010年获Google Faculty Research Award, 2017年UTSA校长精彩研究奖。由于在多媒体信息检索（for contributions to Multimedia Information Retrieval）方面的精彩贡献，他于2016年初获评IEEE Fellow、多媒体领域10大最具影响力的学者。
✎ 2018年，田奇博士全职加入华为，任诺亚方舟实验室打算视觉首席科学家，主导视觉方向的前沿研究，并落实在终端手机、自动驾驶、网络运维大脑、安然城市等方向上的算法竞争力。
✎ 并于2018年入选国家第十四批“千人操持”创新项目，教诲部长江讲座教授、国家自然科学基金外洋杰青，中国科学院外洋评审专家，国家自然科学基金会评专家，在清华大学神经与认知打算中央、中科院打算所、中科大、浙江大学、上海交通大学、西安交通大学、大连理工大学、西安电子科技大学等任讲席教授或者客座教授，并曾在Microsoft Research Asia、UIUC、NEC Lab等多个单位访问事情。
✎ 田奇博士是2015年ACM International Conference on Multimedia的大会主席，在2009年任会务主席，2012年任技能演示主席，并在2011-2014、2016-2018, 2020等多次会议中任领域主席。在其它打算机视觉顶会如CVPR、ICCV、ECCV等也多次任领域主席。他是SIGMM Executive Committee Member (2019-2023) 和IEEE Circuits and Systems Society VSPC 技能委员会主席（2018-2020）。他同时是IEEE TMM, TCSVT, TNNLS, ACM TOMM、Multimedia Systems Journal等多个期刊的Associate Editor。
✎ 他拥有多项美国专利，在打算机视觉及多媒体方向顶级期刊及会议如IEEE TPAMI，IJCV，TIP，TMM，CVPR, ICCV，ECCV，ACM MM, NeurIPS上揭橥文章约550+余篇（包括250+ 篇IEEE/ACM期刊和150+篇CCF A类会议文章），谷歌学术引用次数超过19300+余次，h-index为69，有7篇论文获最佳论文奖或者最佳学生论文。
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