美圖行為識(shí)別論文入選ECCV2018

歐洲計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)際會(huì)議ECCV 2018將于9月8日在德國(guó)慕尼黑拉開(kāi)帷幕，ECCV 與每年一屆的CVPR、兩年一屆的ICCV并稱(chēng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的三大國(guó)際頂會(huì)。據(jù)悉，今年ECCV共收到3000+篇論文投稿，其中入選論文779篇，錄取率約為24%。

美圖云視覺(jué)技術(shù)部門(mén)與中科院自動(dòng)化所共同提出一種基于交互感知的時(shí)空金字塔注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為分類(lèi)算法，基于該算法思想的相關(guān)論文“Interaction-aware Spatio-temporal Pyramid Attention Networks for Action Classification”已被ECCV2018收錄。屆時(shí)美圖云視覺(jué)技術(shù)部門(mén)將赴一線(xiàn)交流，助力計(jì)算機(jī)視覺(jué)的工業(yè)落地。

以往注意機(jī)制模型通過(guò)加權(quán)所有局部特征計(jì)算和提取關(guān)鍵特征，忽略了各局部特征間的強(qiáng)相關(guān)性，特征間存在較強(qiáng)的信息冗余。為解決此問(wèn)題，來(lái)自美圖云視覺(jué)技術(shù)部門(mén)和中科院自動(dòng)化所的研發(fā)人員借鑒 PCA(主成分分析)思想，提出了一種引入局部特征交互感知的自注意機(jī)制模型，并將模型嵌入到 CNN 網(wǎng)絡(luò)中，提出一個(gè)端到端的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該算法在多個(gè)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集和美圖公司內(nèi)部工業(yè)界視頻數(shù)據(jù)集上的行為分類(lèi)表現(xiàn)都非常出色。

據(jù)了解，美圖云視覺(jué)技術(shù)部門(mén)專(zhuān)注圖像、視頻、文本等多媒體信息的內(nèi)容分析和理解技術(shù)研發(fā)和算法平臺(tái)構(gòu)建。團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)研發(fā)的智能視覺(jué)分析平臺(tái)DeepNet和大規(guī)模多媒體數(shù)據(jù)檢索平臺(tái)DeepHash，為美圖各產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，如美圖秀秀，美拍、商業(yè)化廣告業(yè)務(wù)、推薦業(yè)務(wù)、搜索業(yè)務(wù)、安全審核業(yè)務(wù)等提供圖像視頻內(nèi)容理解和檢索技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。

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