优图“撞”上脉冲星( 四 )
采访人员:如何解决呢?
黄飞跃:针对这两个困难 , 我们基于优图原来做人脸识别、人体检测、工业检测等等的技术积累 , 针对海量缺少标注的数据我们是有一个自监督的学习方法的 , 这样对于有标注数据的依赖会大大减少 。 另外对不同场景 , 不同的设备拍出来的数据我们有一个跨域学习的概念 , 不同设备的数据会通过整合进入训练过程 。
这是个方法论层面的东西 , 上面这些方法跟我们现在做的工业检测 , 车辆检测等 , 里面的很多方法是通的 。 我们之前用机动车和非机动车的检查 , 这种数据的差异性、多样性也是非常大的 。
采访人员:这次的合作中优图除了提供了技术之外 , 还会应用到腾讯内部哪些的业务能力和资源的支持?
黄飞跃:这次合作也会用到腾讯云的计算资源 。 现在大量的数据也是通过云存储的方法存储在腾讯云上 , 另外数据处理方面也会用到腾讯云GPU云服务器的算力 。
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