对话旷视孙剑：比TensorFlow还早半年，旷视Brain++的进化法则( 八 )_智东西文|季瑜生打榜、噱头、争议、烧

其具体方式是先以少量的标注训练出一个初级的算法，然后以这个算法来标注数据，接着对于算法标注过程中遇到的不确定的数据，人工的对其中最不确定的数据进行标注，算法则再一次对剩余数据进行自动标注，进而以最小的时间与成本代价获得了更高效更快速的标注结果。

此外，在数据方面，旷视还在今年年初联合北京智源人工智能研究院发布了一个包含70万张图片的数据集Objects365 ，其中包含了365中常见的物体以及超过一千万个标注框，是目前世界上最大的物体检测数据集，相较此前最大的COCO数据集，是其十倍之多。

Brain++中的人工智能基础框架则可以简单地认为是旷视完全自研的TensorFlow或者PyTorch 。

作为一个典型的第二代AI开发框架， Brain++相较“前辈”Caffe更灵活，可定义的程度也更高。另外，旷视还结合了其自主研发的旷视AutoML技术可以为神经网络针对不同平台进行自动的优化，进一步提升了算法的灵活性。

使用者每个人都能像登录虚拟机一样登录计算平台。而且不必调试好之后再提交任务，只要自动申请需要的CPU/GPU数量，而且还可以在训练的过程中随时停下来进行调试，找出错误的地方后然后继续训练。

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