極鏈科技最新研究成果獲IEEE多媒體國際會(huì )議最佳論文獎

憑借長(cháng)期專(zhuān)注于智能視頻分析技術(shù)的創(chuàng )新研究，以及落地應用的積累，極鏈科技獲IEEE肯定。

近日，在2019年度IEEE International Conference on Multimedia and Expo（ICME）國際會(huì )議上傳來(lái)喜訊，由極鏈科技AI研究院與復旦大學(xué)、華為諾亞方舟實(shí)驗室聯(lián)合完成的論文獲大會(huì )最佳論文獎。

（圖為最佳論文獎獲獎證書(shū)）

ICME是IEEE在多媒體領(lǐng)域的旗艦年會(huì )，會(huì )議輪流由美洲、歐洲、亞洲城市主辦，本屆主辦地為中國上海。2019年度ICME共收到來(lái)自全球36個(gè)國家的研究人員投稿，投稿量破歷史記錄地達到1002篇，錄用率為31%。經(jīng)過(guò)多次嚴格評選，最終僅兩篇論文獲得最佳論文獎。該獲獎?wù)撐那叭蛔髡呔鶠?ldquo;復旦—極鏈智能視頻技術(shù)聯(lián)合研究中心”成員，第四作者為華為公司諾亞方舟實(shí)驗室首席科學(xué)家田奇教授。

該論文提出了一種自動(dòng)檢測圖像中物體位置的新算法，題目為《An End-to-End Architecture for Class-Incremental Object Detection with Knowledge Distillation》。近年來(lái)，面向物體檢測的人工智能算法迅速發(fā)展。然而，絕大多數物體檢測算法在模型訓練之后，其可檢測的物體種類(lèi)就被固定下來(lái)，無(wú)法像人類(lèi)一樣自然地學(xué)習越來(lái)越多的物體類(lèi)別。若需添加新類(lèi)別，則需要使用所有新舊類(lèi)別的數據對算法進(jìn)行重新訓練，十分費時(shí)費力。為了應對這一挑戰，該論文提出了一種端到端的解決方案，借助知識蒸餾等手段，可以在僅使用新類(lèi)別數據的情況下動(dòng)態(tài)更新模型。該方法對新舊類(lèi)別的物體均有較好的檢測能力，且在很大程度上克服了更新過(guò)程中經(jīng)常出現的“學(xué)新忘舊”的問(wèn)題，具有很強的實(shí)用性，未來(lái)將部署在極鏈科技VideoAI平臺，進(jìn)行海量視頻內容解析。

（圖為大會(huì )主席介紹2019年度ICME會(huì )議統計數據）

此外，基于極鏈科技的核心產(chǎn)品，極鏈AI研究院在大會(huì )上演示了自主研發(fā)的視頻內智能廣告投放技術(shù)，該演示《Smart Video Advertising based on Comprehensive Content Analytics》受到國內外參會(huì )研究人員的廣泛關(guān)注及好評，被選為大會(huì )最佳演示亞軍獎。

（圖為最佳演示亞軍獎獲獎證書(shū)）

IEEE ICME 作為計算機多媒體領(lǐng)域最重要的國際會(huì )議之一，至今已連續舉辦20屆，涵蓋文本分析、圖形圖像、視頻、語(yǔ)音音頻等多媒體數據的處理、傳輸、分析與應用等主題。大會(huì )最佳論文獎是計算機多媒體學(xué)術(shù)界的頂級獎項之一，評審人綜合考慮論文的創(chuàng )新性、專(zhuān)業(yè)性、應用價(jià)值等方面，授予投稿論文中表現突出的工作。

本次極鏈科技獲得多媒體國際會(huì )議最佳論文獎，也是憑借公司長(cháng)期專(zhuān)注于智能視頻分析技術(shù)創(chuàng )新研究和落地應用的積累。公司AI研發(fā)團隊連續兩年在Google地標識別挑戰賽中斬獲第一，并在頂級國際會(huì )議和期刊上發(fā)表眾多學(xué)術(shù)創(chuàng )新成果，核心技術(shù)不斷突破與進(jìn)階，持續為社會(huì )、行業(yè)和客戶(hù)帶來(lái)更多價(jià)值。今年，極鏈科技與復旦大學(xué)成立聯(lián)合研究中心，并與復旦大學(xué)聯(lián)合推出「VideoNET視頻內容識別挑戰賽」，以此樹(shù)立智能視頻分析技術(shù)評測規范。未來(lái)，極鏈科技也將持續深耕視頻AI領(lǐng)域，不斷增強學(xué)術(shù)及行業(yè)影響力。

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