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近日,计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020官方公布论文收录结果,伴随投稿数量激增,接收率开始经历了一个持续下降的过程。今年,在6656篇有效投稿中,共有1470篇论文被接收,接收率为22%左右,相较去年25%的入选率,同比下降3%。

本届大会中,百度共有22篇论文入选,涉及主题涵盖人脸检测&识别、视频理解&分析、图像超分辨、及自动驾驶中的车辆检测、场景实例级分割等领域。以下为其中 15 篇入选论文介绍。

基于单帧点云的3D目标检测器通常无法应对目标遮挡、远距离和非均匀采样等情况,而点云视频(由多个点云帧组成)通常包含丰富的时空信息,可以改善上述情况下的检测效果,因此本文提出一个端到端的在线3D点云视频目标检测器。论文中的Pillar Message Passing Network(PMPNet),可将点云俯视图下的非空栅格编码为图节点,并在节点间进行信息传递以动态改善节点感受野,PMPNet可以有效结合图空间的非欧特性和CNN的欧式特性;在时空特征聚合模块中,还提出空间和时间注意力机制来强化原始的Conv-GRU层,空间注意力机制对new memory进行前景增强和背景抑制,时间注意力机制用以对齐相邻帧中的动态前景目标。该3D点云视频目标检测器在nuScenes大型基准集上达到了领先效果。

针对不同类型的低分辨率深度图像,本文使用迭代的残差学习框架以低分辨率深度图像为输入,以coarse-to-fine的方式逐步恢复高分辨率深度图像的高频信息;同时,使用通道增强的策略加强包含高频信息较多的通道在整个学习框架中的作用;另外,还使用多阶段融合的策略有效复用在coarse-to-fine过程中获得的有效信息;最后,通过TGV约束和输入损失函数进一步优化获得的高分辨率深度图像。此次提出的方法可以有效处理深度图像超分辨率问题,与目前已知的方法相比,效果显著,优势明显。

行业竞争愈演愈烈。淘宝、京东、苏宁、拼多多等传统电商群雄逐鹿,抖音、花椒、斗鱼、虎牙等娱乐型社交平台开疆拓土。大中小平台,流量日渐分化。

同时,聚焦短板领域特别是疫情防控暴露出的短板弱项,加快公共卫生防控和应急医疗救治能力建设,实施城镇老旧小区改造,大力推动以县城为重要载体的新型城镇化建设。

“带货”远不是主播对着“宝宝们”念“买买买”这么简单。“口红一哥”李佳琦等直播红人“头部”势力日增,背后是平台整体实力作背书:资源引流、支付方式、代体验、物流、客服、售后、培训等配套,以及海量资金投入。

在帮扶企业方面,严鹏程指出,中国将推进减税降费,降低企业融资成本和房屋租金,提高中小微企业首贷率、信用贷款占比,加大创业担保贷款贴息支持力度,千方百计帮扶企业特别是中小企业稳住经营。同时,大力支持和鼓励出口企业积极开拓国内市场,帮助其渡过难关。

目标检测技术是机器人和自动驾驶领域中最重要的模式识别任务之一。本文提出了一种领域自适应的方法来增强稀疏点云特征的鲁棒性。更具体地说,是将来自真实场景的特征(感知域特征)和从包含丰富细节信息的完整虚拟点云特征(概念域特征)进行了关联。这种域适应特征关联的方法实际上是模拟在人脑进行物体感知时的联想关联功能。这种三维目标检测算法在训练过程中增强了特征提取能力,在推理阶段不需要引入任何额外的组件,使得该框架易于集成到各种三维目标检测算法中。

应收账款、存货攀升 现金流承压

近期,关于人脸检测器利用锚点构建一个结合分类和坐标框回归的多任务学习问题,有效的锚点设计和锚点匹配策略使得人脸检测器能够在大姿态和尺度变化下精准定位人脸。本次论文中,百度提出了一种在线高质量锚点挖掘策略HAMBox, 它可以使得异常人脸(outer faces)被补偿高质量的锚点。HAMBox方法可以成为一种基于锚点的单步骤人脸检测器的通用优化方案。该方案在WIDER FACE、FDDB、AFW和PASCAL Face多个数据集上的实验表明了其优越性,同时在2019年WIDER Face and Pedestrian Challenge上,以mAP 57.13%获得冠军,享誉国际。

据了解,盛视科技目前拥有深圳盛视、武汉盛视、澳门盛视和香港盛视4家全资子公司,澳门盛视与香港盛视主要以当地销售平台的搭建和维护服务主,而武汉盛视则是成立两年一直没有业务开展,目前公司仍是0人。仅深圳子公司进行了业务开展;令人费解的是,2018年、2019上半年,该子公司却分别亏损187.40万元、25.81万元。

首先,通过引入一种新颖的基于高斯过程的NAS(GP-NAS)方法,并通过定制化的核函数和均值函数对相关性进行建模。并且,均值函数和核函数都是可以在线学习的,以实现针对不同搜索空间中的复杂相关性的自适应建模。此外,通过结合基于互信息的采样方法,可以通过最少的采样次数就能估计/学习出GP-NAS的均值函数和核函数。在学习得到均值函数和核函数之后,GP-NAS就可以预测出不同场景,不同平台下任意模型结构的性能,并且从理论上得到这些性能的置信度。在CIFAR10和ImageNet上的大量实验证明了我们算法的有效性,并且取得了SOTA的实验结果。

然而,随着发审日期逐渐临近,市场对盛视科技的质疑也不断增加。质疑重点集中于公司信披问题,包括主要供应商与大型采购额之间矛盾;招投标项目开工时间先于合同签订时间、合同金额前后不一;经营活动现金流差或靠突击预收款来维持;关联租赁定价或不公允等。

随着深度信息的应用范围越来越大,深度图像超分辨问题引起了广泛研究者的关注。深度图像超分辨率是指由低分辨率深度图像为基础,获取高质量的高分辨率深度图像。本文提出的是一种深度图像超分辨率方法,同时对低分辨率深度图像的产生方式进行分析,并提出两种模拟低分辨率深度图像生成的方式:伴随噪声的非线性插值降采样产生方式及间隔降采样产生方式。

据了解,2020年3月5日,广东监管局公布决定对天健会计师事务所(特殊普通合伙)、张云鹤、李雯宇采取出具警示函措施:因天健会计师事务所执业广东中钰科技股份有限公司2014年度年报审计期间,对中钰科技的审计违反了《非上市公众公司监督管理办法》(证监会令第96号)第六条的规定。

在国家发改委当日举行的新闻发布会上,严鹏程介绍了中国保持经济平稳运行的一揽子政策。

利用单目标跟踪器(SOT)作为运动预测模型执行在线多目标跟踪(MOT)是当前的流行方法 ,但是这类方法通常需要额外设计一个复杂的相似度估计模型来解决相似目标干扰和密集遮挡等问题。本文利用多任务学习策略,将运动预测和相似度估计到一个模型中。值得注意的是,该模型还设计了一个三元组网络,可同时进行SOT训练、目标ID分类和排序,网络输出的具有判别力的特征使得模型可以更准确地定位、识别目标和进行多目标数据关联;此外,论文中提出了一个任务专属注意力模块用于强调特征的不同上下文区域,进一步强化特征以适用于SOT和相似度估计任务。该方法最终得到一个低存储(30M)和高效率(5FPS)的在线MOT模型,并在MOT2016和MOT2017标准测试集上取得了领先效果。

为了验证方法的有效性,本文构建了CUS (Cars in  Uncommon States) 数据集,标注了约1400张真实街景下车辆处于特殊状态的图像。实验结果表明:本文提出的方法可以有效地对“特殊”状态的车辆进行检测、整车的实例级分割、部件的语义分割以及状态描述,对自动驾驶的安全决策有着重要的意义。

值得投资者注意的是,此次盛视科技聘用天健会计师事务所为其审计财务,而该事务所近三年受到行政监管措施10次、自律监管措施1次;且近几年均有通告给上市公司做假账行为。

通过分析申报稿发现,报告期内,盛视科技自2017年以来预收账款随业绩同步增长,2017年、2018年预收账款分别为1.16亿元、2.62亿元。可以看出,报告期内,公司预收账款平衡经营现金流的作用很大。

“仅连云港海头镇就有3000多家直播卖海鲜商家,全镇电商日均发货20万单。宿迁沭阳县有4万多直播商家,是当地最大产业绿植花卉的‘带货’主力。”淘宝内容电商事业部负责人3日介绍。

排在种族歧视之后的德国主要歧视个案包括性别歧视(29%)、对残疾人的歧视(26%)、年龄歧视(12%)、宗教歧视(7%)等。

直播经济正“向下”扎根。直播业务从一、二线城市“下沉”至三、四线城市。江苏连云港、宿迁等地海鲜、花木产业直播异军突起。

另外,在申报稿中,盛视科技披露的80个项目中有两个公开招标项目的合同签订时间要晚于开工时间。这两个项目分别为盛视科技2017年公开招标获得的(1)“广州白云国际机场T2联检单位弱电系统及设施设备建设项目专用查验设施设备采购项目”、(2)“柳州白莲机场联检单位信息化查验设施设备系统采购及安装项目”。其中,项目(1)的合同签订时间为2017年11月,开工时间2017年9月;项目(2)的合同签订时间为2017年10月,开工时间为2017年9月;而对于上述两个公开招标的项目先开工后签合同的原因,盛视科技在申报稿中并没有详细的说明。

本文针对深度卷积神经网络提出了一种常规的、易应用的变换单元,即Gated Channel Transformation (GCT) 模块。GCT结合了归一化方法和注意力机制,并使用轻量级的、易于分析的变量来隐式地学习网络通道间的相互关系。这些通道量级的变量可以直接影响神经元间的竞争或者合作行为,且能方便地与卷积网络本身的权重参数一同参与训练。通过引入归一化方法,GCT模块要远比SE-Nets的SE模块轻量,这使得将GCT部署在每个卷积层上而不让网络变得过于臃肿成为了可能。本文在多个大型数据集上针对数种基础视觉任务进行了充分的实验,即ImageNet数据集上的图片分类,COCO上的目标检测与实例分割,还有Kinetics上的视频分类。在这些视觉任务上,引入GCT模块均能带来明显的性能提升。这些大量的实验充分证明了GCT模块的有效性。

严鹏程表示,中国宏观政策空间十分充足。国家发改委将密切跟踪国内外经济形势发展变化,加强经济监测预测预警,根据全球疫情变化和中国经济运行情况,适时对宏观政策进行调整完善。(完)

人才需求爆发,产业链将更加健全。“春节后,全国直播相关岗位招聘人数增幅达132.55%,直播人才平均月薪9845元,1个月内再度涨薪。”智联招聘PR负责人严清3日在受访时表示,直播行业逆势上扬,形成巨大人才缺口,将带动主播培训、直播代理行业崛起。

中国消费者协会最新公布的《直播电商购物消费者满意度在线调查报告》显示,2019年,中国直播电商市场规模达4338亿元。经此一“疫”,预计2020年行业总规模还将继续扩大。

2017年3月29日,重庆市审计局在官网发布了《关于社会中介机构为依法属于审计机关监督对象的单位出具的相关报告核查情况及处理结果的公告》,天健会计师事务所(特殊普通合伙)重庆分所等9家中介机构因违法违规被通报。

该论文发布大尺度高精度人脸三维模型数据库FaceScape,并首次提出从单幅图像预测高精度、可操控人脸三维模型的方法。FaceScape数据库包含约18000个高精度三维面部模型,每个模型包含基底模型和4K分辨率的置换图及纹理贴图,能够表征出面部极细微的三维结构和纹理。与现有公开的三维人脸数据库相比,FaceScape在模型数量和质量上均处于世界最高水准。在FaceScape数据库的基础之上,本文还探索了一项具有挑战性的新课题:以单幅人脸图像为输入,预测高精度、表情可操控的三维人脸模型。该方法的预测结果能够通过表情操控生成精细的面部模型序列,所生成的模型在新表情下仍然包含逼真的细节三维结构。据悉,FaceScape数据库和代码将于近期免费发布,供非商业用途的学术研究使用。

德国联邦反歧视局代理局长伯恩哈德·弗兰克当天表示,德国持续存在种族歧视问题,但在法律执行层面对于受害者给予的帮助不够有力。

申报稿显示,报告期内,盛视科技实现营收分别为2.41亿元、3.34亿元、5.07亿元、3.56亿元,2017年、2018年的同比增长率分别为38.72%、51.84%;相对应的净利润分别为0.47亿元、0.71亿元、1.42亿元、0.99亿元,2017年、2018年的同比增长率分别为52.29%、98.51%。

但报告期内,盛视科技“大型外购件的主要内容”中,公司采购“证件快速采集工作站”的金额分别为0元、53.85万元、58.24万元、113.23万元。然而,在大型产品外购件的主要供应商”中却没有披露与之相对应的供应商。

目前主流的人脸识别方法很少考虑不同层的多尺度局部特征。为此,本文提出了一个分层的金字塔多样化注意力模型。当面部全局外观发生巨大变化时,局部区域将起重要作用。最近的一些工作应用注意力模块来自动定位局部区域。如果不考虑多样性,所学的注意力通常会在一些相似的局部块周围产生冗余的响应,而忽略了其他潜在的有判别力的局部块。此外,由于姿态或表情变化,局部块可能以不同的尺度出现。为了缓解这些挑战,百度团队提出了一种金字塔多样化注意模块,以自动和自适应地学习多尺度的多样化局部表示。更具体地说,开发了金字塔注意力模块以捕获多尺度特征;同时为了鼓励模型专注于不同的局部块,开发了多元化的学习方法。其次,为了融合来自低层的局部细节或小尺度面部特征图,可以使用分层双线性池化来代替串联或添加。

与此同时,盛视科技经营现金流与公司净利润之间差异较大。

2019年9月20日,广东证监局对此出具警示函:因天健会计师事务所执业罗顿发展股份有限公司2014年度年报审计期间,在执业中未保持应有的独立性及未恰当引用第三方评估报告,违反了《上市公司信息披露管理办法》(证监会令第40号)第五十二条、第五十三条的规定。

申报稿显示,在报告期2016-2019年1-6月内,盛视科技大型产品外购件的采购额分别为191.67万元、2633.8万元、3621.34万元、804.65万元。

纵观疫情期间,餐饮、旅游、制造、金融等各行业“云复工”。在线教育、医疗、蹦迪、逛街等场景展开“云实验”。书记、县长、村长、主持人、老板、老师、农民,全民接受直播“洗礼”,无人不能直播。

6、神经网络架构搜索

受“疫”拖累,诸行困顿,复苏吃劲。中国直播新经济逆流而上,率先感受“春江水暖”。

“蛋糕”仍在变大,短板尤待补全。平台监管、隐私保护、打击假货、主播培训考评等机制亟待完善。谁能健全产业链、生态治理体系,谁才能赢得这场“云”中战役的“先手棋”。(完)

申报稿显示,报告期内,公司应收账款余额分别为1.08亿元、1.41亿元、1.59亿元、2.37亿元,在同期营收中分别占比51.78%、49.68%、37.06%、76.39%;公司存货分别是8455.09万元、1.15亿元、2.42亿元、2.21亿元;公司应收账款余额和存货合计占流动资产比分别为51.62%、51.87%、52.91%、60.92%。

聘请有财务造假前科的天健会计师事务所

在就业民生方面,他表示,将聚焦高校毕业生、农民工、贫困地区劳动力等重点群体,实施好援企稳岗政策。充分考虑疫情冲击,将受影响的困难群众按规定纳入低保、特困人员供养、临时救助等政策保障和就业援助范围。

“‘遭受不公正对待且被置之不理’的情绪随着时间推移将造成严重后果,并将威胁到社会团结。”他表示,歧视正在撕裂社会。为此,德国联邦反歧视局敦促联邦和州一级立法机构采取包括改革《一般平等待遇法》和对政府层面的歧视行为采取更坚决的措施等做法,以有效改善受害者法律地位,为其提供更多援助选项。

可以看到,公司在2016年、2017年的净利润缺乏经营活动现金流的支持。但意外的是,公司2018年的经营活动现金流却远超当期净利润。对比之下,公司各期经营活动现金流净额比净利润分别高-4601.27万元、-1507.62万元、4705.53万元。对此,和讯网疑惑,是什么原因导致盛视科技扭转了局面?

申报稿显示,报告期内,公司经营活动产生的现金流量净额分别为88.24万元、5634.09万元、1.89亿元,其经营活动现金流净额与当期净利润之比分别为1.88%、78.89%、133.19%。

从运载火箭,到布达拉宫景区、武汉大学樱花,到农村田间地头的农特产品,“天上飞的,地上跑的”,无不能直播的。

在复工复产方面,他表示,将针对当前复产达产面临的难点堵点,加快清理取消不合时宜的临时管制措施和各项不合理规定。要切实发挥大项目、大企业的牵引作用,着力支持点多面广的小微企业和个体工商户复商复市,带动产业链上下游、大中小企业协同复工复产达产。

本文提出的BFBox是基于神经网络架构搜索的方法,同时搜索适合人脸检测的特征提取器和特征金字塔。动机是我们发现了一个有趣的现象:针对图像分类任务设计的流行的特征提取器已经在通用目标检测任务上验证了其重要的兼容性,然而在人脸检测任务上却没有取得预期的效果。同时不同的特征提取器与特征金字塔的结合也不是完全正相关的。首先,本文对于比较好的特征提取器进行分析,提出了适合人脸的搜索空间;其次,提出了特征金字塔注意力模块(FPN-attention Module)去加强特征提取器和特征金字塔之间的联系;最后, 采取SNAS的方法同时搜出适和人脸的特征提取器和特征金字塔结构。多个数据集上的实验表明了BFBox方法的优越性。

受到BERT在自我监督训练中的启发,百度团队对视频和文字进行类似的联合建模, 并基于叙述性视频进行视频和文本对应关系进行研究。其中对齐的文本是通过现成的自动语音识别功能提供的,这些叙述性视频是进行视频文本关系研究的丰富数据来源。ActBERT加强了视频文字特征,可以发掘到细粒度的物体以及全局动作意图。百度团队在许多视频和语言任务上验证了ActBERT的泛化能力,比如文本视频片段检索、视频字幕生成、视频问题解答、动作分段和动作片段定位等,ActBERT明显优于最新的一些视频文字处理算法,进一步证明了它在视频文本特征学习中的优越性。

在自动驾驶场景中,准确地感知“特殊”状态的车辆对行驶安全至关重要(例如:车门打开可能有乘客下车,尾灯闪烁意味着即将变道)。针对此难题,本文提出了一个全新的数据合成(增强)方法,即通过对齐的部件级三维模型对二维图像中的车辆进行编辑,自动生成大量“特殊”状态(例如:开启的车门、后备箱、引擎盖,闪烁的前照灯、尾灯)的车辆图像与语义标注结果。针对生成的训练数据,本文设计了一个双路骨干网络使得模型可以泛化到真实的测试数据,与传统的模型渲染方法相比,本方法平衡了域差异的问题并且更加轻量便捷。

而以上数据的较大差异或存在失实,都不得不让投资者们怀疑盛视科技上市的目的性以及公司真实的实力问题。

“疫”情催生下,中国直播新经济格局或将发生三大变化。

联邦反歧视局掌握的个案以涉及工作领域的为最多,达36%。其表现为职场歧视或就业歧视。其次有26%的个案发生在日常生活中,如租房、购物、就餐或购买保险、使用银行服务等。(完)

在扩大内需方面,严鹏程说,将积极稳定汽车、家电等居民传统大宗消费,适当增加公共消费,通过大力培育绿色消费、信息消费、数字消费、智能消费、康养消费等新兴消费增长点,推动线上消费乘势成长,促进线下消费加快回补。

除了财务审计信息披露存在诸多疑点。下面来说说盛视科技的经营状况。

通过对深度神经网络进行模型结构自动搜索, NAS(Neural Architecture Search)在各类计算机视觉的任务中都超越了人工设计模型结构的性能。本论文旨在解决NAS中的三个重要问题:(1)如何衡量模型结构与其性能之间的相关性?(2)如何评估不同模型结构之间的相关性?(3)如何用少量样本学习这些相关性?为此,本论文首先从贝叶斯视角来对这些相关性进行建模。

所以,对于以上与经营层面相关的财务数据的真实性,盛视科技申报稿可信度有几分?

据悉,盛视科技此次拟在中小板上市,拟募集资金10.37亿元,分别用于“基于人工智能的智慧口岸系统研发及产业化项目”、“研发中心升级建设项目”和“营销服务网络升级建设项目”。

据新浪财经报道,公司向关联方租赁办公用房的租金单价显著高于目前该办公楼相近面积办公用房的租金,定价或有欠公允等瑕疵。

而随着公司业绩不断攀升,公司的应收账款激增和存货高的问题也逐渐暴露出来。

该论文目的是设计一个快速的交互式视频分割系统,用户可以基于视频某一帧在目标物上给出简单的线,分割系统会把整个视频中该目标物分割出来。此前,针对交互式视频分割的方法通常使用两个独立的神经网络,分别进行交互帧分割、将分割结果传导至其他帧。本文将交互与传导融合在一个框架内,并使用像素embedding的方法,视频中每一帧只需要提取一次像素embedding,更有效率。另外,该方式使用了创新性的记忆存储机制,将之前交互的内容作用到每一帧并存储下来,在新的一轮交互中,读取记忆中对应帧的特征图,并及时更新记忆。该方式大幅提升分割结果的鲁棒性,在DAVIS数据集上取得了领先的成绩。

尽管最近在完全监督的领域上,动作分割技术方面取得了进步,但是其性能仍有不足。一个主要的挑战是时空变化的问题(例如不同的人可能以各种方式进行相同的动作)。因此,该论文中利用未标记的视频来解决此问题,方法是将动作分割任务重新设计为跨域(domain)问题,而且该跨域问题主要针对时空变化引起的域差异。为了减少差异,论文提出了“自我监督的时域自适应(SSTDA)”,其中包含两个自我监督的辅助任务(binary和sequential的域预测),以联合对齐嵌入不同规模时域动态的跨域特征空间,从而获得比其他域适应(DA)方法更好的效果。在三个具有挑战性的公开数据集(GTEA、50Salads和Breakfast)上,SSTDA远远领先于当前的最新方法,并且只需要65%的标签训练数据即可获得与当前最新方法可比的性能,这也表明该方法可以有效利用未标签目标视频来适应各种变化。

锤子科技创始人罗永浩,日前在抖音“带货”首秀。喜忧参半评价下,3小时创造超亿元人民币销售额,实为宣告抖音——用户数亿的中国短视频社交软件,竞逐电商直播“三国杀”。同日淘宝直播达人薇娅“遥相呼应”,叫板开卖“最贵一单”、4000万元的湖北“快舟一号”运载火箭发射服务,热度“火箭般”刷屏。

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