澎思科技申省梅：后深度学习时代的智能视觉技术落地 | CCF-GAIR 2019( 十 )
获得最佳视觉模型最简单的规则是 ， 足够多的平衡数据、足够好的数据标注、足够深的网络 。
随着大量数据的生成 ， 半监督无监督的探讨有所突破 ， 计算机视觉的未来发展十分乐观 。
随着工业界对计算机视觉的持续青睐 ， 众多企业将结合实际应用场景来剪枝优化迁移 ， 不断开拓新的应用领域 ， 人工智能行业的发展还远没有到巅峰 ， 还有众多的落地机会 。
以下是申省梅大会现场全部演讲内容 ， 雷锋网作了不改变原意的整理及编辑：
大家好 ， 我是澎思科技的申省梅 ， 我今天跟大家分享的是课题是“后深度学习时代的智能视觉技术落地——商业价值为导向的技术研发” 。
今天的内容分为三个部分 ， 第一部分是计算机视觉澎思科技的全栈技术；第二 ， 有这样的技术之后 ， 商业价值在哪里？我们要讲的是以商业价值为导向的算法开发 。 第三部分 ， 分享一下人工智能行业的发展前瞻 。
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