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ReID与视觉计算加速公开课:利用深度学习一体机加速大型视觉计算研究

智东西 • 4 周前 • 31 次点击  

行人再识别(ReID)是图像检索的子问题,利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术,旨在于弥补固定的摄像头的视觉局限,可与行人检测、行人跟踪等技术相结合,广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。


ReID具有广阔的应用空间,同时也存在着诸多挑战,首先由于行人兼具刚性和柔性的特性,外观容易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等因素的影响,增加了识别难度;此外,在跨多区域、多摄像头的情况下,海量的数据处理对算力、存储和计算实时性也提出了极高的要求。因此,ReID在实际应用和开发中,除了需要高鲁棒性的ReID算法模型,还需要完善、高性能的软硬件开发环境提供支持。


为了应对ReID等大型视觉计算面临的算力、存储、模型优化与部署等多方面的挑战,超集信息推出深度学习一体机,融合了NVIDIA加速卡,并结合自研的AI Max机器学习平台和MatrixFile 分布式文件存储系统,构建了一体化的深度学习平台。超集信息深度学习一体机能够实现细粒度的权限管控,安全高效的数据管理,全面细致的监控管理,进而最大化实现硬件资源的利用率,为ReID等大型视觉计算加速。


9月27日晚7点,超集信息专场的第四讲将正式开讲。本次专场定名为「ReID与视觉计算加速公开课」,将由江苏大学网络空间安全研究院执行院长成科扬、超集信息解决方案部高级硬件工程师沈佳威共同主讲,主题为《利用深度学习一体机加速大型视觉计算研究》。


成科扬院长一直从事模式识别与计算机视觉领域研究,累计发表学术论文50余篇。在此次讲解中,成院长将从行人再识别关键技术、国内外最新研究进展、团队最新研究成果和应用系统研发等方面,为我们带来系统讲解;


沈佳威老师在高性能计算平台及网络系统的架构设计与管理等方面具有丰富的实践经验,曾负责众多国家及企业重点人工智能实验室规划与设计。此次讲解他将从ReID等大型视觉计算面临的难点出发,结合超集信息深度学习一体机,深度讲解面向ReID等大型视觉计算的软硬件一体化解决方案。


本次专场主讲环节60分钟,两位讲师将以视频直播形式进行,之后是问答环节,预计30分钟。



专场信息

 专 场 主 题 

《利用深度学习一体机加速大型视觉计算研究》

 专 场 提 纲 


1、行人再识别ReID研究进展

2、ReID最新成果及应用系统研发

3、大型视觉计算面临的难点

4、加速大型视觉计算的深度学习一体机解决方案


 专 场 讲 师 


成科扬,江苏大学网络空间安全研究院执行院长,教授、博士生导师,现为中国计算机学会多媒体专委会委员、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员。目前,已主持国家、省、市级课题8项,参与课题6项,申请专利15项、软件著作权14项,出版专著3部,发表学术论文50余篇,其中SCI 收录12篇,是IEEE Transactions on Image Processing、Neural Networks等国际期刊审稿人。


沈佳威,超集信息解决方案部高级硬件工程师,高性能行业解决方案架构师,致力于人工智能,语音识别等相关领域的解决方案,曾负责众多国家及企业重点人工智能实验室,语音识别平台的规划与设计,擅长高性能计算平台及网络系统的架构设计与管理。


 直 播 信 息 


直播时间:9月27日晚7点

直播地点:智东西公开课直播间

入群方式


为了便于大家学习和交流,本次公开课还设有主讲群,并将邀请讲师入群。此外,加入主讲群,还能提前获得课件,结识更多技术牛人。


想要加入主讲群的朋友可以扫描下方或者海报上的二维码,添加小助手瑞奇进行申请,备注“姓名-公司/学校-职位/专业”的朋友将优先审核通过。



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