（2020年5月12日，北京）全球領(lǐng)先的人工智能平臺公司商湯科技SenseTime 及其聯(lián)合實驗室共有62篇論文入選計算機視覺國際頂會CVPR 2020（Computer Vision and Pattern Recognition，國際計算機視覺與模式識別）。在該會議論文錄取難度逐年加大的情況下，商湯在論文錄用數(shù)量方面持續(xù)領(lǐng)跑行業(yè)，再次讓世界看見中國原創(chuàng)技術(shù)的硬核實力。

CVPR與ICCV、ECCV并稱為計算機視覺領(lǐng)域三大國際會議之一。根據(jù)官方數(shù)據(jù)，本屆CVPR大會共收到6656篇投稿，接收論文1470篇，錄用率約22%，低于ICCV 2019論文錄用率（25%），為十年以來CVPR論文錄用率最低。

深耕科研，實現(xiàn)多個領(lǐng)域技術(shù)突破

商湯科技CVPR 2020錄用論文在多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，包括：對抗式生成模型、三維點云理解與分析、訓練加速與模型量化、視頻理解與分析、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)搜索等。這些突破性的計算機視覺研究也有豐富的應用場景，將為推動AI行業(yè)發(fā)展作出貢獻。

例如，入選CVPR 2020論文《對人臉生成模型的隱空間可解釋性分析》提出了一種簡單而通用的技術(shù)InterFaceGAN，用于在潛在空間中進行語義人臉編輯，可控制姿勢以及其他面部屬性，例如性別、年齡、眼鏡等，還能夠糾正GAN造成的偽影。

這種方法對GAN的隱空間進行了深入分析，能更好理解GAN是如何將一個隨機噪聲轉(zhuǎn)化為一張高質(zhì)量圖片的。

如何提升深度學習的訓練速度，一直是人工智能領(lǐng)域研究的難點。商湯入選CVPR 2020的論文《用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程INT8訓練技術(shù)》，提出了用于加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程的INT8訓練技術(shù)，采用8比特數(shù)值訓練模型，可以極大地提升訓練速度，減少計算損耗，而且訓練精度幾乎無損。

獲得NIST FRVT 2020五項第一

商湯不僅在CVPR會議上發(fā)表了眾多創(chuàng)新算法，還在各類國際大賽/基準上屢獲佳績。

今年3月，全球權(quán)威人臉識別算法測試NIST FRVT 1:N 2020公布了結(jié)果，商湯科技一舉拿下了五項第一。FRVT（Face Recognition Vendor Test）由美國國家標準與技術(shù)研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）主辦，是當今全球規(guī)模最大、標準最嚴、競爭最激烈、最權(quán)威的人臉識別算法測試，素有工業(yè)界黃金標準之稱。

在1200萬底庫，單圖片注冊下高閾值動態(tài)測試識別率商湯算法獲得全線第一；測試全集1200萬底庫，單圖片注冊下rankbased top-1識別率商湯算法全線第一；mugshots/webcam主要場景下漏檢率商湯算法名列第一；160萬底庫，兩大主要場景任意閾值動態(tài)測試下識別率商湯算法全線第一；0-18年齡差距、rankbased top-1測試識別率商湯算法全線第一。

商湯一方面不斷追求算法創(chuàng)新，積極在知名會議與期刊發(fā)表論文，開源相關(guān)模型與代碼，持續(xù)為學界研究的持續(xù)發(fā)展做出貢獻。另一方面，商湯更加重視研究算法在實際應用中的落地，不斷推進算法在不同行業(yè)實際生產(chǎn)環(huán)境中的應用產(chǎn)生價值，讓AI更好更多更快的服務于社會生產(chǎn)的方方面面。