神秘Demo首秀，冠軍Oral論文，Momenta還有這些亮點不容錯過！丨 CVPR 2018

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來自專欄打造自動駕駛大腦11 人贊了文章

6月18-22日，一年一度的計算機視覺領域頂級盛會IEEE CVPR 2018在美國鹽湖城召開。

據 CVPR 官方數據披露， 2018年CVPR共3309篇被完整評議，其中979篇論文被接收，接收率僅為29%。

多年來，被評為CVPR Best Paper的論文屈指可數，Momenta研發總監任少卿曾獲得2016年Best Paper，其後，ResNet迅速成為各種計算機視覺任務中最流行的架構之一。

作為少數幾家入選CVPR Oral的中國企業之一，今年，Momenta再次將最新研發成果帶到鹽湖城。

不同級別自動駕駛方案驚艷首秀

Momenta在本次CVPR首次呈現了不同級別的自動駕駛方案。本次展示的Demo從未對外公布，除了展示Momenta基於深度學習的環境感知、高精度地圖和駕駛決策演算法，更展示了快速量產的落地能力。

到場人員都對Momenta的Demo十分感興趣，並給予了高度評價。一位來自同行業的資深學者認為，Momenta的Demo視頻令人印象深刻，其中展現出的演算法檢測結果是全場最穩定的，不同場景的產品布局令人驚艷。

Momenta CEO曹旭東向到場來賓展示demo

計算機視覺領域著名學者、IEEE院士、UC Berkeley教授馬毅博士（右一）

前特斯拉核心技術專家、小鵬汽車自動駕駛研發副總裁谷俊麗博士（左二）

曠視科技首席科學家孫劍博士（左二）

微軟亞洲研究院首席研究員曾文軍博士（右一）

Momenta研究員與學術同行深入交流

冠軍ORAL論文引爆全場

每年CVPR都會挑選極少數論文進入Oral環節，讓最精華的內容有充足的展示機會，入選比例約控制在2%，其中，入選Oral的中國企業數量更是屈指可數。

而今年，作為少數幾家入選Oral的中國企業之一，Momenta在CVPR現場展示了Squeeze-and-Excitation Networks，SE-Net曾獲ImageNet 2017競賽 Image Classification任務的冠軍。

此外，Momenta還被主會收錄Poster論文1篇。

Squeeze-and-Excitation Networks（ORAL）

在ImageNet 2017大規模視覺識別挑戰賽中，Momenta 研發團隊提出SE架構，以2.3%的識別錯誤率榮膺物體識別冠軍。

他們提出了一種新的機制稱為 Squeeze & Excitation（簡稱 SE），以此來大幅提升模型的精度。它通過引入全局圖像的信息自動對卷積特徵重新分配權重，增強對分類有用的特徵，而抑制無效或收益甚微的特徵。在只引入極少的計算量和參數量的情況下，可以將現有的絕大多數 CNN 的性能進行大幅提升。