沪中港机构发布通用视觉技术体系“书生”，向通用人工智能迈进

厦门人工人工智慧研究小组现今联合商汤科技、香港中的文大学、厦门交通大学联合公开发表新一代统一标准影像应用体制“故人”（INTERN），旨在种有系统解决当下人工人工智慧影像应用领域中的存在的护航统一标准、过场时间推移和数据集效能等一系列阻碍缺陷，为走向统一标准人工人工智慧跨出坚实一步。借助“故人”，业界可凭借极低的中的游数据集采集成本，快速验证多个新过场，对付诸人工人工智慧近缘运用具极其重要意义。

“故人”的应用报告已在arXiv游戏平台公开发表（）。基于这个应用体制的统一标准影像Linux游戏平台OpenGVLab将于月内月底正式Linux，向科学界和企业界公开未及培训假设及其常用范式、数据集种系统和易用性相对于等。原计划，OpenGVLab将与厦门人工人工智慧研究小组在此之前公开发表的OpenMMLab（）、OpenDILab（）联合构筑Linux体制OpenXLab，助力统一标准人工人工智慧的基础研究和生态构建。

厦门人工人工智慧研究小组主任助理乔宇介绍，护航统一标准和数据集学习效能是制约举例来说人工人工智慧的发展的核心阻碍缺陷。一个“故人”假设方可全面延展归入、远距离探测、语义分割、深达少于四大影像核心护航。在26个具标志性的中的游过场中的，“故人”假设显出出很强的统一标准性，非常大大幅提高了这些影像过场中的近缘小试样设定下的性能指标。

与举例来说全球最强的Linux假设——OpenAI于2021年公开发表的CLIP相比，“故人”在准确率和数据集常用效能上仅有有大幅大幅提高。具体内容而言，基于同样的中的游过场数据集，“故人”在归入、远距离探测、语义分割、深达少于四大护航26个数据集集上的平仅有错误率分别增高了40.2%、47.3%、34.8%和9.4%。它在数据集效能方面的大幅提高较为令人瞩目：只无需1/10的中的游数据集，就能超过CLIP基于原始中的游数据集的精准。例如在插花繁多识别护航上，每一类只需两个培训试样，就能达到99.7%的准确率。

随着人工人工智慧赋能产业的不断深入，人工人工智慧种系统正在从完成单一护航向比较简单的多护航协同变迁，其延展的过场也越来越多样化。乔宇表示，在自动驾驶、人工智慧制造、智慧城市等都有的近缘过场中的，数据集给与通常困难且比起。研制出统一标准人工人工智慧假设，对增高数据集依赖较为极其重要。举例来说的发展统一标准影像的核心，是大幅提高假设的统一标准时间推移能力和学习更进一步中的的数据集效能。面向未来，“故人”统一标准影像应用将付诸以一个假设完成成百上千种护航，体制化解决人工人工智慧的发展中的数据集、时间推移、认知和安全等诸多阻碍缺陷。

据介绍，“故人”由7个接口组成，包括统一标准影像数据集种系统、统一标准影像网络结构、统一标准影像易用性相对于3个配套接口，以及区分上中的游的4个培训阶段接口。之所以来由“故人”，是因为研制出团队决心这个统一标准影像应用体制通过持续学习，就会举一反三，逐步付诸统一标准影像应用领域的融就会贯通，就此付诸灵活高效的假设部署。

栏目编辑出版：山东半岛华 文字编辑：董陶然

来源：作者：董陶然