一长串,里头有两个国家级的超算中心。



这场会议在学界的分量不算最顶尖,但务实。



任少卿要的也不是顶尖,他要的是那两个超算中心的挂名负责人,以及他提前查过的、挂在西工大计算机视觉重点实验室名下的那一批国防科工委拨款的H系服务器集群。



他的如意算盘是:论文宣讲好,跟西部这边的大拿们混个脸熟,饭桌上开口“化缘”,借一批算力用三个月。



道理上没问题。



学术圈就是这么运转的。



任少卿走进报告厅大楼,扑面而来一股凉气,把他半干不湿的衬衫一下子激透了,打了个哆嗦,稍微舒坦了点,抬头看了眼指示牌。



计算机视觉分会场,三楼报告厅B。



宣讲安排在下午两点,是下午场的第二个报告。



现在是上午十点四十分。



时间够。



……



上午的大会主题报告,任少卿坐在后排,把论文草稿掏出来又过了一遍。



台上是一位西工大的老先生,做人脸识别做了二十多年,满头白发,声音洪亮,PPT是黑底绿字的经典配色,一页一页往下翻,每一页都有至少三段话。



老先生讲的是基于可形变模型的人脸特征点对齐,理论体系扎实、推导完备,是这个领域里毫无疑问的泰斗级工作。



任少卿认认真真地听,认认真真地鼓掌。



然后继续低头看自己的论文。



……



下午两点整,任少卿走上讲台。



报告厅里坐了大概七八十人,前排是几位头发花白的老教授,中间是一群年龄不一的副教授和研究员,后排是一大片跟他差不多大乃至更年轻的博士生和硕士生。



任少卿把U盘插进去,屏幕上亮出报告封面:



《基于改进卷积神经网络的目标检测:突破传统特征工程的范式》



他扫了一眼台下,做了个深呼吸。



“各位老师、各位同学,下午好。我叫任少卿,来自中科大与微软亚洲研究院的联合培养项目。今天我要跟大家分享的工作,核心出发点是一个我认为非常重要的问题——传统的手工特征,在目标检测任务上,是不是已经遇到了天花板?”



后排有几个博士生坐直了一点。



前排的老先生们,表情没什么变化。



任少卿继续往下走。



他讲架构,讲他对AleXNet的改进,讲数据增强,讲在PASCAL VOC上跑出来的结果。



讲得快,但逻辑清晰,每一步推进都有据可查。



讲到第七页,他把那张对比折线图放到了最大。



“……在相同的测试集上,我们的方法在mAP指标上比当前最优的DPM模型高出了11.3个百分点。这个差距,我认为不是调参层面的改进,而是底层特征提取范式的本质性跃迁。”



报告厅里安静了大概两秒钟。



然后,前排左边第二

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