5月18日至20日，計算機視覺領域頂級盛會——ACM 中國圖靈大會在上海圓滿落幕。以“引領人工智能 創造無限可能”為主題，本屆大會匯聚了來自學術界與業界的全球最強大腦，包含三位圖靈獎得主谷歌副總裁兼首席互聯網專家 Vinton Cerf 、哈佛大學 Leslie Valiant 教授、卡耐基梅隆大學 Raj Reddy，以及機器學習界泰斗 Michael I. Jordan、陽光媒體集團董事長楊瀾、百度副總裁王海峰、科大訊飛執行總裁胡郁等。碼隆科技有幸與全球頂尖的專家學者和企業家們同臺，共同探討當今社會前沿科技的應用。
美國計算機協會（ACM）于1966年設立“圖靈獎”，獎勵國際上對計算機事業作出重要貢獻的個人，并以此紀念“人工智能之父”艾倫·麥席森·圖靈(Alan Mathison Turing)對計算機科學的巨大貢獻。該獎項為計算機界最負盛名、最崇高的榮譽，素有“計算機界諾貝爾獎”之稱。繼去年ACM圖靈獎五十周年大會在中國成功舉辦之后，今年，中國圖靈大會再次于上海舉辦，邀請了眾多學術界和業界的豪華嘉賓，圍繞計算機各領域的創新和發展、技術的產業化應用等多個話題展開探討。
會議期間，碼隆科技首席科學家黃偉林博士發表了以《Computer Vision in RetailAI：從物體識別到商品識別》為題的主題演講，與在場嘉賓學者、企業家和學生們共同探討計算機視覺的技術突破點和商業應用。
碼隆科技黃偉林博士獲得由圖靈獎得主Vinton Cerf博士本人親自頒發的優秀Keynote講者證書
黃偉林博士曾在牛津大學 Visual Geometry Group (VGG) 實驗室從事博士后研究工作，博士后期間師從 Andrew Zisserman 和 Alison Noble，研究方向主要集中在場景文本識別、場景分類和醫學視頻分析等領域。
演講中，首席科學家黃偉林博士簡單介紹了計算機視覺發展的幾個重要里程碑，從圖像分類談到商品識別，以及目前在現實商業場景中遇到的技術難題，并分享了碼隆科技如何通過獨創的弱監督算法帶來技術突破。
首先，黃博士簡單介紹了對計算機視覺發展有著重要貢獻的 ImageNet 圖像識別競賽。在 2010年和 2011 年的時候，大家采用的是傳統特征的方法，錯誤率在 25% 以上。直到 2012 年，卷積神經網絡被第一次應用到 ImageNet 圖像識別比賽，使得錯誤率從 25.8% 降低到 16.4%，帶來巨大的性能提升。此項突破引發了計算機視覺技術的變革，從此，深度學習技術在整個計算機視覺領域中得到廣泛應用。到了2017 年，錯誤率已降低到 2.2%，超過了人類識別錯誤率 5.1% 的表現，證明了在 1000 類圖片分類這個任務上，機器可以做得比人類更好。
然而，碼隆科技所專注的商品識別這個領域，識別的種類多達幾十萬種，因為即使是同一款商品，不同品牌或不同款式的價格是不一樣的，故需要做到SKU（庫存量單位）級別的分類。由此可知，商品識別技術應用在現實生活中的商品圖像識別難度，遠高于 ImageNet 比賽中1000種物體的識別難度。
值得關注的是，ImageNet 競賽對計算機視覺圖像識別技術發展起到了很大貢獻，擁有大規模人工標注數據集這一點十分關鍵。然而，人工標注數據的成本高昂，越來越多的研究者開始關注利用低成本數據（如不含人工注釋的數據）來訓練圖像識別系統的方式。
碼隆科技通過自主研發的弱監督學習算法，解決了人工標注的問題。黃博士深入淺出地分享了如何通過弱監督學習和課程學習訓練策略，突破深度學習需大量人工標注數據來支持的技術難點。通過獨創的弱監督學習算法，黃博士所帶領的團隊不僅僅在實際商用場景中處理了海量噪聲數據，降低了人工標注的巨大成本，也因此在 CVPR 2017 上榮獲大規模視覺理解 WebVision 世界挑戰賽第一名的殊榮。此項比賽的結果也說明了，即便在更符合真實使用場景、沒有經過人工清理和標注的數據中，碼隆科技算法團隊所達到的 94.78% 準確率表現（相當于接近5%左右的錯誤率），已經可以達到比肩人類的性能。
黃博士還分享了目前碼隆科技商品識別技術在新零售、電商、服裝紡織、家具家居等行業的實際應用，獲得在場嘉賓一致好評。在頒獎晚宴上，黃偉林博士獲得由圖靈獎得主Vinton Cerf博士本人親自頒發的優秀Keynote講者證書。
碼隆科技首席科學家黃偉林博士發表了以《Computer Vision in RetailAI：從物體識別到商品識別》為題的主題演講
碼隆科技首席科學家黃偉林博士與兩位圖靈獎獲獎者：首席互聯網專家 Vinton Cerf 博士和哈佛大學 Leslie Valiant 教授合影
在會場的展位上，碼隆科技有幸與眾多優秀的專家學者和學生進行交流，并展示其核心產品 ProductAI 在新零售、電商、服裝紡織、家具家居等行業的應用。其中，“智能貨柜純視覺商品識別解決方案”獲得在場專家學者、教師和學生們的高度關注。該方案可助力傳統零售貨柜擺脫重力感應模塊和 RFID 消耗的成本桎梏，高效解決新零售場景內經營方運營與消費者購物的實際痛點。這技術的落地正是基于碼隆科技核心產品 ProductAI 人工智能商品識別平臺高精準度的商品識別能力，其背后是碼隆科技算法團隊在海量數據訓練、精準算法模型設計上的不懈努力。
此次活動，碼隆科技與全球菁英齊聚本屆中國圖靈大會，共同勾勒人工智能的未來藍圖。未來，碼隆科技將持續專注計算機視覺技術創新與突破，并積極與學術界、產業界緊密合作，將最前沿的學術動態、最新研究成果呈現給更多致力于創新的科學工作者。