CNCERT-北航聯合碩士博士研究生是國家計算機網絡應急技術處理協調中心與北航兩家單位強強聯合共同培養的高水平人才。此次由CNCERT（國家互聯網應急中心）舉辦的暑期系列講座同時邀請了中科院、清華等高校研究院所教授和研究員、行業頂尖專家以及業界研究員和工程師，為同學們介紹大數據、知識圖譜、圖形計算等方面的前沿技術。
商湯科技高級研究員秦紅偉博士
近日，CNCERT（國家互聯網應急中心）面向CNCERT-北航聯合碩士博士研究生舉辦了一次暑期講座，商湯科技高級研究員秦紅偉博士受邀出席，並發表了題為《基於深度學習的物體檢測：精度、速度與尺度》的演講 。
圖像和視頻中的物體檢測是計算機視覺的重要研究內容之一。近年來，隨著深度學習的發展，物體檢測的精度得到了很大提升。由於工業界的強勁需求，有越來越多的研究開始關注物體檢測的速度和尺度問題。這次分享從工業界的實際場景出發，分析如何能夠在複雜環境中準確、快速地檢測圖像和視頻中不同尺度的物體。秦博士簡要總結了物體檢測技術的發展。
基於深度學習物體檢測技術的發展
深度學習為物體檢測技術的發展打開了一扇大門，從 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO 到 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等，檢測精度越來越被提高。僅能達到滿意的檢測精度是不夠的，在很多實際的應用中，還需要考慮檢測的速度和效率，這就往往需要在精度與速度之間做妥協，需要更有智慧的方法來設計和訓練小的神經網絡模型，在大幅提升檢測速度的同時，儘量少地損失檢測精度。
同時，由於場景中待檢測目標的尺度大小不一，研究員們又設計了不同的方案以滿足實際需求。秦博士從物體檢測的精度、速度和尺度三方面，為大家帶來了一場深入淺出又內容豐富的分享。
此次講座，秦博士不但與CNCERT-北航碩士博士聯合培養班的同學以及CNCERT同事分享了物體檢測方面的研究進展，也聆聽了CNCERT同事在一線業務方面對於深度學習和計算機視覺技術的需求和建議，這對於商湯研究員發現問題、分析問題、解決問題和創造價值，具有很重要的作用。
商湯科技始終堅持原創，也樂於和學界、業界人士交流分享，共同探討前沿學術成果與技術應用，希望通過人工智能技術研發創新與產品落地，不斷推動產業升級，以技術為源動力釋放每個行業的商業價值，從而改變人們的生活，促進技術與社會進步。
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