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(23)
对车辆也是如此 。 现在学术上都是针对一个任务就有一个模型 ， 多个任务就有多个模型 ， 我们现在要设计一个单一的模型 ， 输出不同的任务 ， 最重要的是保证性能不下降 ， 还要把这样的东西放在一个小盒子里 ， 而不是放在服务器上 ， 所以这也是我们的挑战 。 正是因为我们自己设计算法和软硬件 ， 所以我们可以做的到 。
除了人、车以外 ， 要做城市规划 ， 做其他方面应用 ， 对场景也非常重视 。 场景的视频结构化、时间、地点 ， 这些都是视频的Metadata ， 有了它之后你就可以做各种逻辑推理 ， 完成各种任务 。
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