10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平。网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨。
ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次。一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR、ECCV)中公认级别最高。
(邸新汉在ICCV现场)
在ICCV2017《 CEFRL:Compact and Efficient Feature Representation and Learning in Computer Vision 》专题报告会上,邸新汉出席并参与讨论了前沿紧凑有效特征的发展和成果,其中讨论的研究范围包括人工智能Ai的 特征、监督和半监督特征等。该讨论会特邀嘉宾包括Yoshua Bengio、Pascal Fua教授等 学习AI界著名科学家。
邸新汉的两篇论文核心论述了提高半监督分类的准确率、提高生成图片质量和多样性的技术方法。该方法应用在网易云安全(易盾)“内容安全”产品线中广告、色情、暴恐、涉政等图像识别上,不仅显著提升了准确率,并且在训练图像搜集数据量较少的情况下,进一步提高了图像分类的准确率和召回率。同时利用GAN-Boost方法,扩大了难收集的图像在图像训练库的数量并提高了图像质量,为产品在数据库收集方面降低了成本。
(邸新汉两篇入选论文成果在ICCV展示亮相)
论文中,结合信息熵和GAN网络,对抗GAN网络的输入不确定度在信息熵的理论框架下提出两个假设,并且在GAN网络的框架下利用信息熵及噪声通道原理,提出Multiplicative噪声通道和GAN-Boost训练方法,证明所提出的两个方法降低了通用GAN网络信息的损失,和提高GAN网络利用训练数据集信息的效率,并且通过实验对比证实,其提高GAN网络图象半监督分类的准确率,增强了GAN网络训练小数据集后图像的质量和多样性。
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