厲害了Facebook，最新計算機視覺(jué)每秒可訓練4萬(wàn)張圖片

Facebook公開(kāi)了這次計算機視覺(jué)系統的研發(fā)成果和硬件堆棧。

對于Facebook來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站上占據最多流量的就是各種圖片和視頻，所以他們一直非常關(guān)注計算機視覺(jué)的發(fā)展。在最近召開(kāi)的西雅圖 Data@Scale 大會(huì )上，Facebook公布了一篇研究論文，論文顯示他們已經(jīng)成功研發(fā)出一套新的計算機視覺(jué)系統，每秒鐘可以完成4萬(wàn)張圖片的訓練。

據了解，這套計算機視覺(jué)系統基于Caffe2的系統，高達8192張圖的minibatch大小，將之前的8個(gè)GPU增加到256個(gè)，在這些GPU上用包含120萬(wàn)張圖片的ImageNet -1k來(lái)訓練ResNet-50，只花了1個(gè)小時(shí)，并且保證了準確性。

數據顯示，Facebook每月的活躍用戶(hù)已經(jīng)達到了19.6億，從這些數據中精準篩選出圖片的話(huà)會(huì )給機器學(xué)習帶來(lái)很大的壓力，同時(shí)還將耗費很長(cháng)的時(shí)間，現在這個(gè)新的計算機視覺(jué)方法就可以改進(jìn)這點(diǎn)。

此前，Facebook 還將一些計算機視覺(jué)算法代碼上傳到GitHub供大眾下載，包括DeepMask分割框架還有SharpMask分割精細化模塊，來(lái)幫助Facebook促進(jìn)這項技術(shù)。這次Facebook依然以開(kāi)放的心態(tài)，公開(kāi)這次計算機視覺(jué)系統的研發(fā)成果和硬件堆棧。

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