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中星微AI VIM_FD人脸检测算法被称为世界第一


本文摘要:近日,中星微AI自律研发的人脸检测算法VIM_FD,在WIDERFACE的人脸检测竞赛中以0.967的出色分数打破了百度人脸检测深度自学算法PyramidBox(0.961)、腾讯优图DSFD算法(0.966)以及华为云FDNet人脸算法(0.959),勇夺世界第一。

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近日,中星微AI自律研发的人脸检测算法VIM_FD,在WIDERFACE的人脸检测竞赛中以0.967的出色分数打破了百度人脸检测深度自学算法PyramidBox(0.961)、腾讯优图DSFD算法(0.966)以及华为云FDNet人脸算法(0.959),勇夺世界第一。  WIDERFACE是目前业界公开发表的数据规模仅次于(大约40万人脸标示)、检测可玩性最低的人脸检测数据集之一,已渐渐多达FDDB沦为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。

VIM_FD勇夺WIDERFACE人脸检测竞赛世界第一,说明了中星微AI在人脸识别领域已车站在世界先进设备行列。  中星微AIVIM_FD人脸检测算法被称作世界第一  北京中星微人工智能芯片技术有限公司董事长张韵东回应,中星微AI考虑到有所不同场景的数据规模,造成单一处理器无法符合各场景的全部数据运算市场需求,多模计算出来,多核架构是AI处理器发展的一个趋势,多模计算出来还包括三种场景模式:应付大数据场景的深度自学算法;应付小数据场景的传统智能算法;基于抽象化逻辑思维的、用来处置逻辑推理程序的场景。  为了反对多模计算出来,芯片本身就要通过多核来构建:不应对于大数据的深度自学算法通过NPU来构建,不应对于小数据的传统智能算法通过DSP来构建,不应对于处置逻辑推理程序的场景通过CPU来构建。一枚芯片中三个核心功能,将多个处理器产生充足的数据分析对话,构成凸耦合强劲涉及的开口电路。

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来反对人工智能分析和运算。这就是后摩尔时代的集成电路发展趋势。  据报,中星微AI明确提出的VIM_FD人脸检测算法,使用了STC、STR模块设计思想,融合多层特征,以综合高层、低分辨率、强劲语义等信息来提升了边框定位的准确率,同时利用低层、高分辨率、很弱语义信息来强化网络对小目标的处置能力。

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  此外,还使用Attention机制来获取低语义意义和类感官的特征,转录和校准用作目标检测的特征图。值得一提的是某种程度的算法模型不经过任何调优,在FDDBContinuousScore评测指标下也全面领先国内外完全所有的竞争对手和高校研究机构,证明了其出色的一般化能力。


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