第62章 算法宣传片
2013年12月的这次顶级国际计算机视觉大会，时间其实稍微有一点漫长。</p>
会程分为研讨会两天，1-2号，然后是主会程4天，3-6号，最后再是特定话题的研讨会两天，7-8号。</p>
而孟繁岐夺冠的IMAGENET-2013赛事，它的研讨会被定于2013年12月7号开展。</p>
因此严格意义上，其实孟繁岐并不需要参加大会的主要部分。</p>
但他也不准备去得太晚，一行人定下的机票在4号这一天。</p>
12月初的前三天，并没有什么特别的事情。</p>
孟繁岐又去了一次白度的燕京总部，这次是因为白度那边的宣传需要。</p>
李彦弘这边深度学习研究院的动作非常之快，很快就研究清楚了孟繁岐方法的要点，并且在自己的数据上已经开始进行复现的尝试。</p>
负责与孟繁岐对接的白度研究员王恺，这段时间频频来燕京电力大学附近拜访孟繁岐，把各种相关知识差不多都吃透了。</p>
孟繁岐还是比较喜欢跟王恺这样比较纯粹的人打交道的，虽然按理说王恺的联络频率稍微高了那么一些，问的问题有时候也稍微超过了合理的范畴，但他的方式方法还算讲究。</p>
既然自己没有什么特别要紧的事情，孟繁岐倒也没有计较太多。</p>
上次签署技术合同后不久，在王恺的积极推动下，白度方面已经掌握了该算法。</p>
李彦弘当即拍板，准备素材，要制作以“实时检测可以颠覆世界”为主题的宣传片。</p>
说得明白一点，就是要展现孟繁岐的YOLO算法在各行各业的使用场景。</p>
其核心便是要突出几个方面的特质，用途广，速度快，效率高。</p>
老板一声令下，研究院视觉方面的算法研究员们排排坐，开始了头脑风暴。</p>
他们需要在这些场景的范围内思索需求，收集图片，并在上面运行检测算法。</p>
这些素材再给到下面的市场部门，专门负责去设计文案，剪辑视频等操作。</p>
“首先肯定是自动驾驶方面，路标路牌，车辆行人，这些方面的检测不仅意义重大，而且最符合‘实时’这一特点。自动驾驶方面对实时的需求是最不可或缺的。”汪海峰开了一个头。</p>
“自动驾驶不仅符合主题，而且市场非常庞大，最为衣食住行四大基础需求之一，它的影响范围也最为夸张。并且，它的实现也非常具有智能感，有一种第三次工业革命的感觉。”一位研究员点头称是，自动驾驶的场景展现是最符合主题也最震撼的。</p>
“还有工业检测方面，工业检测可能是缺陷检测，检查次品和残缺品，也有可能是统计和计数方面，比如统计某种材料的数量并计数。”王恺认为，不同的工业都有各自的需求，这方面会是很大的商机。</p>
“不过工业检测，实时的属性没有那么强，许多操作只要在几秒钟内可以得出结果就可以。”</p>
“但我们可以强调效率，可以做一个稍短的视频，左边是工人自己点数检测，中间是很慢的检测算法，右边是我们的新算法。加速一下视频，对比他们的成果数量。”</p>try{ggauto();} catch(ex){}
“没错，最后给出一个百分比的数字结果，比如什么百分之一百六十的效率提升之类的。”</p>
“医疗图像方面也是一个很大的市场，这部分我们肯定需要提到。但对比自动驾驶和工业，医疗图像的分类和检测，实时的概念就更弱了，基本没有什么情况是需要实时识别的。”有研究员提出了这個难点。</p>
“而且医疗有责任和道德问题，我们只能说是辅助方法，不能宣传替代医生，这个需要千万注意。”余恺路过旁听了一会，出声提醒道。</p>
“还有安防检测....”</p>
“长时间录像的重点时段智能标注....”</p>
“食物检测.....”</p>
“动物检测....”</p>
“人脸检测....”</p>
“行人检测.....”</p>
众人群策群力，不管是真的有机会马上落地的，还是完全就是画饼，感觉做出来三五年内基本上不会有人付费买账的场景，全都先提出来统计一下再说。</p>
“今天就先到这里，两天内，每一个方向至少要准备二十张图片检测结果，还有五段摄像头实测的短视频作为素材给出去。”</p>
余恺最终拍板总结道，“图片素材今天就要全部准备好给出，短视频可以稍微慢一些。”</p>
短期内，白度研究院的首要任务就是协助市场和宣传部门把YOLO算法的万用性，高性能，和技术的颠覆性给宣传出去。</p>
按照李彦弘的想法，这个宣传片出来的速度一定要快。</p>
AI技术的发展速度实在太快，早一天就多一分震撼。</p>
中长期的计划要看到市场的真实反馈，和各大业界龙头联络和对话之后，才好去制定和规划。</p>
孟繁岐这次来到白度总部之后，倒不是三巨头负责对接了，也不是去深度学习研究院，而是直接被拉去了市场部门。</p>
刚进门就被两个姐姐直接按到椅子上，对着镜子就开始上妆。</p>
“搞这么大阵仗？”孟繁岐大一的时候有一次院内主持的经历，作为男生也是第一次接触妆容，有了这个经历，因此大概明白要做什么。</p>
只是没想到会搞这么夸张，光是在自己脸上涂涂抹抹的就有三位专业人士。</p>
这让孟繁岐着实有些受宠若惊。</p>
“咱们今天要拍的东西还是不少的。”李彦弘分身乏术，本次派出了自己的贴身柳秘书相伴左右。“听李总说，你过几天要去参加国际计算机视觉大会，你走之前，这几条素材必须得拍好才行，马上就准备发了。”</p>
“动作这么快？”孟繁岐知道李彦弘一直想在AI方面做出实用落地的成绩，自己的YOLO算法给了他最需要东西，但饶是如此，李彦弘的动作也显得太快了一些，这才不到一周的时间，宣传片就要发出来了吗？</p>
“先拍张正式的半身照，这个是一定会在发布会上用到的。一会再拍几条讲解算法，写代码，做检测实验之类的素材。最后等李总回来，再拍几条你们交流讨论的素材。差不多就够用了。”</p></div>
会程分为研讨会两天，1-2号，然后是主会程4天，3-6号，最后再是特定话题的研讨会两天，7-8号。</p>
而孟繁岐夺冠的IMAGENET-2013赛事，它的研讨会被定于2013年12月7号开展。</p>
因此严格意义上，其实孟繁岐并不需要参加大会的主要部分。</p>
但他也不准备去得太晚，一行人定下的机票在4号这一天。</p>
12月初的前三天，并没有什么特别的事情。</p>
孟繁岐又去了一次白度的燕京总部，这次是因为白度那边的宣传需要。</p>
李彦弘这边深度学习研究院的动作非常之快，很快就研究清楚了孟繁岐方法的要点，并且在自己的数据上已经开始进行复现的尝试。</p>
负责与孟繁岐对接的白度研究员王恺，这段时间频频来燕京电力大学附近拜访孟繁岐，把各种相关知识差不多都吃透了。</p>
孟繁岐还是比较喜欢跟王恺这样比较纯粹的人打交道的，虽然按理说王恺的联络频率稍微高了那么一些，问的问题有时候也稍微超过了合理的范畴，但他的方式方法还算讲究。</p>
既然自己没有什么特别要紧的事情，孟繁岐倒也没有计较太多。</p>
上次签署技术合同后不久，在王恺的积极推动下，白度方面已经掌握了该算法。</p>
李彦弘当即拍板，准备素材，要制作以“实时检测可以颠覆世界”为主题的宣传片。</p>
说得明白一点，就是要展现孟繁岐的YOLO算法在各行各业的使用场景。</p>
其核心便是要突出几个方面的特质，用途广，速度快，效率高。</p>
老板一声令下，研究院视觉方面的算法研究员们排排坐，开始了头脑风暴。</p>
他们需要在这些场景的范围内思索需求，收集图片，并在上面运行检测算法。</p>
这些素材再给到下面的市场部门，专门负责去设计文案，剪辑视频等操作。</p>
“首先肯定是自动驾驶方面，路标路牌，车辆行人，这些方面的检测不仅意义重大，而且最符合‘实时’这一特点。自动驾驶方面对实时的需求是最不可或缺的。”汪海峰开了一个头。</p>
“自动驾驶不仅符合主题，而且市场非常庞大，最为衣食住行四大基础需求之一，它的影响范围也最为夸张。并且，它的实现也非常具有智能感，有一种第三次工业革命的感觉。”一位研究员点头称是，自动驾驶的场景展现是最符合主题也最震撼的。</p>
“还有工业检测方面，工业检测可能是缺陷检测，检查次品和残缺品，也有可能是统计和计数方面，比如统计某种材料的数量并计数。”王恺认为，不同的工业都有各自的需求，这方面会是很大的商机。</p>
“不过工业检测，实时的属性没有那么强，许多操作只要在几秒钟内可以得出结果就可以。”</p>
“但我们可以强调效率，可以做一个稍短的视频，左边是工人自己点数检测，中间是很慢的检测算法，右边是我们的新算法。加速一下视频，对比他们的成果数量。”</p>try{ggauto();} catch(ex){}
“没错，最后给出一个百分比的数字结果，比如什么百分之一百六十的效率提升之类的。”</p>
“医疗图像方面也是一个很大的市场，这部分我们肯定需要提到。但对比自动驾驶和工业，医疗图像的分类和检测，实时的概念就更弱了，基本没有什么情况是需要实时识别的。”有研究员提出了这個难点。</p>
“而且医疗有责任和道德问题，我们只能说是辅助方法，不能宣传替代医生，这个需要千万注意。”余恺路过旁听了一会，出声提醒道。</p>
“还有安防检测....”</p>
“长时间录像的重点时段智能标注....”</p>
“食物检测.....”</p>
“动物检测....”</p>
“人脸检测....”</p>
“行人检测.....”</p>
众人群策群力，不管是真的有机会马上落地的，还是完全就是画饼，感觉做出来三五年内基本上不会有人付费买账的场景，全都先提出来统计一下再说。</p>
“今天就先到这里，两天内，每一个方向至少要准备二十张图片检测结果，还有五段摄像头实测的短视频作为素材给出去。”</p>
余恺最终拍板总结道，“图片素材今天就要全部准备好给出，短视频可以稍微慢一些。”</p>
短期内，白度研究院的首要任务就是协助市场和宣传部门把YOLO算法的万用性，高性能，和技术的颠覆性给宣传出去。</p>
按照李彦弘的想法，这个宣传片出来的速度一定要快。</p>
AI技术的发展速度实在太快，早一天就多一分震撼。</p>
中长期的计划要看到市场的真实反馈，和各大业界龙头联络和对话之后，才好去制定和规划。</p>
孟繁岐这次来到白度总部之后，倒不是三巨头负责对接了，也不是去深度学习研究院，而是直接被拉去了市场部门。</p>
刚进门就被两个姐姐直接按到椅子上，对着镜子就开始上妆。</p>
“搞这么大阵仗？”孟繁岐大一的时候有一次院内主持的经历，作为男生也是第一次接触妆容，有了这个经历，因此大概明白要做什么。</p>
只是没想到会搞这么夸张，光是在自己脸上涂涂抹抹的就有三位专业人士。</p>
这让孟繁岐着实有些受宠若惊。</p>
“咱们今天要拍的东西还是不少的。”李彦弘分身乏术，本次派出了自己的贴身柳秘书相伴左右。“听李总说，你过几天要去参加国际计算机视觉大会，你走之前，这几条素材必须得拍好才行，马上就准备发了。”</p>
“动作这么快？”孟繁岐知道李彦弘一直想在AI方面做出实用落地的成绩，自己的YOLO算法给了他最需要东西，但饶是如此，李彦弘的动作也显得太快了一些，这才不到一周的时间，宣传片就要发出来了吗？</p>
“先拍张正式的半身照，这个是一定会在发布会上用到的。一会再拍几条讲解算法，写代码，做检测实验之类的素材。最后等李总回来，再拍几条你们交流讨论的素材。差不多就够用了。”</p></div>