【發布日期】:2016-10-01 

【新聞來源】: Viscovery

首屆「Viscovery電腦視覺與深度學習頂尖研究成果分享會」於2016年10月1日在Viscovery台北總公司成功舉行。會議聚集了台灣深度學習等領域的多名研究員對其最新研究成果進行分享。與會者包括各相關領域的專家學者，他們在會上就各研究者的發表進行了熱烈討論，並在會議結束後評選出5篇優秀論文，分別頒發3萬元的獎金。

Viscovery的CEO Amos Huang希望能夠透過此次活動鼓勵、補助台灣的教授、研究員、研究生投稿並參與世界頂級Computer Vision、Machine Learning、Deep Learning研討會，同時由錄取ECCV、ACM MM、ICPR、CVPR等研討會的論文發表者們將世界最先進的技術與應用分享給台灣各界，讓台灣在最新一波的AI人工智慧革命中取得先機。

Viscovery 執行長黃俊傑（左）與獲獎研究生詹誠盛（右）， Photo Credit: Viscovery

來自中研院、台大、清大、成大、政大、中正、台科大、北科大、文化等校的師生齊聚一堂，發表者清華電機系詹誠盛、陳增鴻、陳育聖、陳威宇、塗偉志、楊惠芳、吳依玲和吳怡潔分享了他們即將在國際一流研討會上發表的有關Computer Vision、Deep Learning的研究成果，精采萬分。和Viscovery合作密切的清華大學電機系孫民教授也就他們和Stanford大學的研究成果——能夠自動偵測影片中的精采片段並產生傳神描述的演算法和大家進行了分享。中研院王鈺強研究員則與大家共享了「如何讓機器學習更有效率」的domain adaptation研究成果。此外，會議議程中還包括了對如何使全景攝影更真實的演算法，藝術作品自動分類的演算法，更準確偵測顯眼物件的演算法，以及如何讓深度學習更有效率研究的分享。人工智慧由於資訊爆炸以及GPU的加持得以在短時間內處理大量的資料，解決了許多過去無法解決的問題，應用於市場中，最終成為了各行各業不可或缺的智能科技。Viscovery的核心技術FITAMOS則以深度學習為基礎，在圖片識別技術之後成功實現了影音內容自動識別技術，使得電腦自動分析動態視頻中的人臉、圖像、文字、對話、動作、場景、物件成為可能。在這樣的技術支持下，我們可以系統地分析每一部影片，快速地從中選出有價值的廣告切入點，智能地插入與劇情有關聯性的廣告，給大眾提供更優質的觀影體驗。Viscovery目前已經與包括搜狐在內的各大影音網站合作，攜手iab今年6月全新發布的影音格式VAST4.0，步入新的廣告時代。

清大電機孫民教授，Photo Credit: Viscovery

 此次活動促進了學術界、業界的意見交流，幫助台灣在電腦視覺與深度學習領域走得更快、更遠。期待未來能夠聯合其他在AI、Deep learning領域的夥伴與專家，共同將台灣優秀的研究成果與世界分享。

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http://www.inside.com.tw/2016/10/06/viscovery-conference