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顶级学术论文
Top Academic Papers
国际顶级杂志《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》
创新奇智研发团队发表论文《Deep Inception-Residual Laplacian Pyramid Networks for Accurate Single-Image Super-Resolution》提出了一种新的图像超分辨率算法,能更快速提高图像重建精度,在工业品瑕疵检测、精密测量、商品识别等领域具有非常高的产业实用价值。
2019 DAC(国际顶级设计自动化大会)
创新奇智发表论文《Efficient GPU NVRAM Persistence with Helper Warps》,提出一种方法,通过在GPU上使用NVRAM存储的的事务处理系统,提升GPU性能,突破AI时代算力瓶颈。
2019 ICCV (国际计算机视觉大会)
创新奇智发表论文《HM-NAS: Efficient Neural Architecture Search via Hierarchical Masking》并获workshop最佳提名,论文提出使用层级掩码的搜索方法,让模型训练更快、模型参数更少、模型的网络结构更优、对算力要求更低,只需要1-2块GPU一天的训练,即可完成模型的训练生成。
ECCV 2020 (欧洲计算机视觉国际会议 )
创新奇智有关少样本学习(Few-shot Learning)的研究论文《Prototype Rectification for Few-Shot Learning》被全球计算机视觉顶会ECCV 2020接收为Oral论文,入选率仅2%。论文指出,
少样本学习的瓶颈在于数据稀缺引起的偏差
,主要包括类内偏差和跨类偏差,并提出相应方法有针对性地减小两项偏差。
CVPR 2021 (国际计算机视觉与模式识别会议)
全球计算机视觉顶级会议CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)公布了2021年论文接收结果。来自创新奇智的论文 《Zero-Shot Instance Segmentation》成功被CVPR 2021接收。根据CVPR官方网站统计,2021年一共收到有效投稿论文超过7500篇,最终1663篇论文被接收,接收率为27.3%。