澎思科技申省梅：后深度学习时代的智能视觉技术落地

第三方面是人工智能开拓者、领头人，以及在研发行业中耕耘的人员的努力。今年6月份的CVPR上，李飞飞团队的ImageNet的文章获得PAMI奖，得到了非常好的肯定，没有这样的数据就没有今天的AlexNet ， VGG、GoogleNet、ResNet ，我相信每个人都会同意这一点，这样超大的数据库训练的模型，不但用在拍照的图像上，也可以将它用到医学图像。

今年大家也看到了开拓人工智能的三位先驱者都获得了图灵奖，肯定了他们对今天的人工智能的飞跃发展起到的作用。

要得到一个很好的视觉模型，不但是视觉的，甚至说语音也是可以的，但它的基本原则是什么呢？我们认为：一要有足够的数据，这个数据要平衡。二要有很好的标注，标注中不要有很多噪声。三是要用足够深的网络，这样就可以训练出一个鲁棒性很好、泛化性很好的模型。