特斯联普惠AI：CV弱监督自训练引擎推动AI技术有效落地(2)
为验证CV弱监督自训练引擎改进算法的有效性,特斯联研发团队分别按照MoCo V2,MoCo V3,MoBY三篇论文的实验模型选型、制定参数配置及训练策略,将相应的模型在特斯联的自训练引擎上重新训练。实验结果显示,CV弱监督自训练引擎所训练出的大部分模型在主流的Linear Probing性能评估上超过了前述三篇论文的实验结果,如下图所示:
ImageNet-1K Linear Probing性能对比实验结果
不光如此,特斯联所打造的CV弱监督自训练引擎还在2021年度ICCV(国际计算机视觉大会)的赛事中跻身前十名。将特斯联CV弱监督自训练引擎技术导入特斯联的弱监督训练体系,将提高平台大部分CV训练模型性能。而用户亦可在科创中心,基于九章算法赋能平台,通过零门槛的训练,生成自有知识产权的高性能CV算法。
在特斯联看来,降低机器学习过程中的人工参与,即可在一定程度上让更大范围的企业有机会参与到人工智能的研发当中,也推动AI向更为细分的领域渗透。特斯联创始人兼CEO艾渝对此表示:“就像是AI产业发展的木桶原理,如果细分市场的发展相对较慢,那么整个AI产业的推进也会有困难。我们希望通过科创中心以及特斯联自身的技术专长,帮助中小微企业缓解AI研发中的问题,找到AI有效应用落地的路径,也带动整个AI产业,再向前走一步。”
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