『壹』 如何看待SenseTime商湯科技給碩士應屆生開出60w的offer
作者:長孫無忌
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在人臉校準(face alignment)這個領域,目前的方法大概有三類,一類是傳統的計算機視覺方法,比如基於cascade regression tree或者essemble svm一類。一類是基於深度學習的視覺演算法,裡面還有基於parts,基於heatmap的或者基於structure的等等的細分類。當然,還有基於兩者的混合型演算法,比如pdm+ccnf。你發一個paper,240點和106個點,就是訓練數據的區別,或者幾個參數的調整。但是如果做一個工業化的產品,這裡面牽扯到的細節問題就非常多,也有很多工程方面的挑戰。
第一個就是需求問題,多點的需求是不是偽需求?目前看來不是,因為在美妝的場景下,對面部小細節的需求越來越多。具體可以看小米最近發布的美妝應用場景。裡面很多的功能在傳統的68點模型下很難做到。
第二個就是細節准確度的問題,因為傳統模型定義都是整體定義偏離loss和約束constraint,這樣的話在小細節方面的變化,比如說單眼眨眼,對模型整體loss影響不大,結果就是小細節動作無法體現在校準結果上。很影響用戶體驗。這一塊需要更改模型設計,還是很有技術含量的。
第三個就是延遲問題,如果要保證30幀,那麼處理一幀就是33毫秒以內,如果要預留給圖像預處理和後面的渲染一些時間,視覺計算時間不易超過20ms。而視覺計算還分很多步驟,校準之前還有人臉的檢測和標准化,所以留給FA的時間最多也就是10ms~15ms。而一般來說點越多,計算時間越長,這一點在傳統方式上更為明顯。這樣就存在更多工程性挑戰。
其他的小問題,比如模型大小,內存佔用,穩定性,抖動等問題都是會隨著點數增加而更難解決。
所以說做一個多點的人臉校準產品並不容易。
客觀評價,商湯在對視頻流人臉校準方面,准確度和延遲都很好。在單張圖片方面比視頻略差,因為視頻方面用到了時域信息優化。在大角度人臉校準方面還有所欠缺。新版本希望在這些方面都會有進步。
『貳』 商湯科技公司工作怎麼樣提升空間大嗎
看了樓上的回答之後,就在想,商湯沒有上市,資金就這么充足,業務看來是很堅挺了~
『叄』 你為什麼從sensetime商湯科技離職
離職每個人都是有自己的原因
有的就是因為工資的事情
有的就是因為沒有發展的前景的
『肆』 商湯科技是做什麼的
商湯科技是專注於計算機視覺和深度學習原創技術研發的一家公司。
商湯科技以「堅持原創,讓AI引領人類進步」為使命和願景,自主研發並建立了深度學習平台和超算中心,推出了一系列人工智慧技術,包括:人臉識別、圖像識別、文本識別、醫療影像識別、視頻分析、無人駕駛和遙感等。
業務涵蓋智能手機、互聯網娛樂、汽車、智慧城市,以及教育、醫療、零售、廣告、金融、地產等多個行業。商湯科技已與國內外1100多家世界知名的企業和機構建立合作,包括SNOW、阿里巴巴、蘇寧、中國移動、vivo、小米、微博、萬科、融創等。
(4)sensetime商湯集團擴展閱讀:
發展歷程
2019年11月,商湯科技當選人臉識別技術國家標准工作組組長單位,推進人臉識別國家標准制定工作,促進AI安全應用。
2020年5月,西安、哈爾濱、鄭州等千萬級人口城市的150多個地鐵站,依託商湯科技「SenseMeteor睿知智慧軌交平台」實現乘客刷臉乘車。
2020年5月,CVPR 2020首次以線上形式舉辦,商湯及聯合實驗室共62篇論文入選,並摘素有工業界黃金標准之稱的NIST FRVT五項第一。
2020年8月,被譽為「史上最難ECCV」的ECCV 2020上,商湯再攀高峰,共有60篇論文入選,並斬獲ECCV LVIS Challenge 2020及ECCV AIM 2020兩項冠軍。
『伍』 商湯科技(SenseTime) 這家公司怎樣
這家公司是一家開放創新型公司,它專注於計算機視覺和深度學習原創技術研發。是一家迅速發展的公司。
2018年9月20日,科技部部長王志剛向商湯科技授予「智能視覺國家新一代人工智慧開放創新平台」稱號並授牌。
起源於香港中文大學,由香港中文大學教授湯曉鷗創立,自主研發原創深度學習平台Parrots。 以「堅持原創,讓AI引領人類進步」為願景。
商湯科技成立於2014年,是計算機視覺和深度學習領域的演算法提供商。
2014年,商湯團隊發表DeepID系列人臉識別演算法擊敗Facebook,在全球首次超過人眼識別率。
商湯科技的核心團隊由兩大部分組成:一部分是來自麻省理工學院、香港中文大學、清華大學、北京大學的博士、碩士等;另一部分則是來自微軟、谷歌、聯想、網路等相關領域的從業者。
商湯科技已與香港中文大學、浙江大學、上海交通大學、北京大學建立了深度合作,共建聯合實驗室和研發中心,與清華大學、北京大學等多所高校成立研究團隊。
商湯科技主研發的原創深度學習平台SenseParrots,對超深的網路規模、超大的數據學習以及復雜關聯應用等支持更具優勢。商湯科技還自主搭建了深度學習超算中心,大幅降低了各類人工智慧技術的研發成本,並且縮短了開發深度學習演算法模型的時間。