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昨天，量子消除疲勞的食品位報道瞭中國團隊再次稱雄AI大賽，把谷歌微軟和FB甩在身後的消息。
簡而言之，在計算機視覺頂會ICCV 2017期間，中國團隊在物體檢測、人體關鍵點檢測等競爭激烈的比賽中擊敗瞭谷歌、微軟、Facebook等國際巨頭AI實驗室，7項競賽囊獲瞭5項第一。
其中，中國AI創業公司曠視科技（Face++）在MS COCO物體檢測、人體關鍵點檢測，以及Places物體分割等三項核心競賽中拿下第一名。
在曠視前方團隊歸國之際，我們和其團隊代表進行瞭一次遠程連線，曠視研究院Lead Researcher薑宇寧和實習生肖特特，向量子位談到瞭更多更直接的參賽感受。
領隊薑宇寧
量子位：談談這次你們主要的算法框架使用情況吧？
薑宇寧：這次我們的主要使用的是“MegDT”（Megvii Detection）系統，這套算法是基於FPN類似的框架，然後加瞭很多我們的改進。
具體的貢獻，比如我們是學術界第一個用非常大的batch size訓練物體檢測的團隊，之前工作中用的batch size，比如何愷明的Mask R-CNN，Facebook的FPN，最高是16，而我們做到瞭250多。
量子位：為這次COCO比賽準備瞭多久？
薑宇寧：具體沖刺時間是2個月，不過真正的準備是從春節假期之後就開始的，前前後後有半年左右的時間，進步也很快，比如我們3月份的水平是35、35，但最後比賽的成績達到瞭52，這半年內提升還是很大的。
量子位：主要圍繞哪些方面進行瞭提升？
薑宇寧：除瞭batch size，還用多監督信號和各種各樣上下文信息方面的提升。關於此次比賽所用的方法、技術，我們也會以論文的形式發表，應該在CVPR上就會有揭曉。
量子位：也有評論說你們這次勝利是拼硬件、堆硬件的結果，你怎麼看？
薑宇寧：我打個可能不太恰當的比方。二戰中美國和日本比拼，真正實力和最後比拼的就是工業生產能力的高低，結果反映的也是工業生產能力、綜合實力的高下。
當然，比賽成績對於我們而言，隻是一個結果。就像我們在最後演講時候說的那樣：這次參賽讓我們在快速迭代能力方面感觸很深，不僅是如何擁有大規模計算力，而且更關鍵的是有能力把這些計算力充分用起來。
我認為不管是研究，還是初創公司發展，都要構建起這樣的能力，可以把資源快速使用起來，形成更高效的創新。
所以拼硬件也好、堆機器也好，並不是一個所謂花錢就能解決的事情，而是有能力把這麼多機器用起來、用好。
量子位：除瞭參賽選手的因素，這次你們三項第一的關鍵是什麼？
薑宇寧：MegBrian和Brain++是我們此次取勝的關鍵要素，其中MegBrain是我們內部研發的一套深度學習框架，等同於Google的TensorFlow、Caffe2，不過研發的時間比他們要早半年。我們現在內部所有的研發，都是基於這套工具去做的。
量子位：這次比賽大傢比拼的算法，都有公開的論文，你認為什麼原因導致瞭最後結果上的差異？
薑宇寧：我覺得核心還眼睛保養品推薦是在於“變招”和“內功”，我是武俠迷，用武俠舉個例子吧。
首先，降龍十八掌，丐幫歷代幫主可能都會，但為什麼蕭峰打得更好？就是因為他在原來的基礎上，創造瞭不少後招、變手。我想我們也是這樣，根據公開的論文，進一步在應用中優化、改變，進行瞭大量的改變，導致實現不一樣。
其次，哪怕是一模一樣的算法，最後實現也不一樣，這就是MegBrian和平臺Brian++的能力，招式都一樣，但內功不同，哪怕一模一樣的算法，平臺對多機多卡的支持更好，我們就能做出不一樣的效果。
量子位：具體在這次比賽中，你們的“內功”是如何體現的？
薑宇寧：比如我們做瞭一個大的batch size，做瞭一個多機多卡，可以同時支持在32臺機器上同時做訓練，這是內功體現之一。
可能還需要再次強調下，這次比賽雖然我們幾個選手站在一線，但沒有背後的團隊，肯定不可能達成目標。
我們隻是最後被關註到的那幾個進球的前鋒，但這支“足球隊”中的中場、後衛和守門員，都非常重要，缺一不可。
比如MegBrian的同事，對我們的支持也非常大，在我們比賽前，Megbrian團隊告訴我們，他們完美實現瞭在一張卡上放更多的圖，這讓我們節省瞭近40%的內存，這才允許我們可以把batch size做這麼大。一次訓練，我可以放的圖更多。
所以這樣的能力，即便我們不參加COCO比賽，也能應用到其他地方——COCO隻是檢驗我們內功修煉如何的一次實戰比賽。
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量子位：總體上你會怎麼評價這次COCO比賽？
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薑宇寧：三方面吧。首先，通過這次比賽，鍛煉瞭隊伍、檢驗瞭這套內功究竟修煉得如何，還有參賽同學的現場實戰能力等，總體還是很欣慰的；其次，檢驗瞭MegBrian和Brain++的穩定性；第三，接下來可能要把檢測做得更快更好，應用到更多產品吧。
量子位：COCO比賽的模型可以直接應用到產品中嗎？
薑宇寧：還不行。
但通過這個比賽，我們得到瞭一些經驗性的東西，比如什麼東西是有用的，什麼是沒用的。這樣的經驗可以傳送給離產品更近的部門。
另外，說到檢測，可以看看Face++現在做的兩個事情，一個是在移動端，做模型的小型化，我們的ShuffleNet超越瞭Google的MobilNets；另一個事情是Face++在做的MegEye-C3S智能人臉抓拍機，軟硬件結合，人臉檢測算法可以在FPGA這樣的條件下跑起來，而且成本更低。
量子位：這次中國軍團也是大放異彩，你們感受如何？
薑宇寧：中國參賽隊伍的表現都很好，都在各項比賽中站在瞭前列。我認為這是好事，AI往前發展，聰明的人進來得越多，對整個行業就越有利、越有意義。
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大三實習生肖特特
量子位：你這次以大三實習生身份參賽受到關註，你在曠視實習多久瞭？
肖特特：我到曠視實習馬上滿2年，2015年開始，那時候剛入大學不久，之前有一些編程方面的經驗。
然後我的老師針對編程經驗的同學專門設立瞭一個班級，有一些前沿知識的拓展，提供一些案例，其中就有Face++，當時我也好奇，這些理論知識，是怎麼被在現實中應用的，所以找到瞭Face++進一步瞭解，當時參觀和面試的感覺是：前沿、有趣和有價值，最後留瞭下來，開始實習。
量子位：目前為止最深的印象是什麼？
肖特特：很多同學很聰明，都有很強的動手能力，他們想很多的問題都很透徹。
另外，幹活靠譜，也是非常重要的因素，任務下來後全力以赴，不達成目標不罷休，所以結果都是相當好的，又快又好。
最後是對技術的追求，我們是一傢以技術驅動做產品的公司。大傢在一起很興奮、快樂。
量子位：未來有什麼規劃嗎？
肖特特：未來會去北美念博士。原本不想念博士，但最近兩年的經歷，讓我覺得應該在某個方向上專研夠深，而且已經在工業界待過，也有一些經驗和啟發，或許能夠幫助我的科研方向上的突破。
最後就是可以好好思考下很多問題，不止學術問題，也包括對生活、人生理想的思考，如果是念博士，可能會比較時機恰當。
當然，因為曠視在北美也設立瞭研究院，所以未來也可能繼續在曠視，即便這些都是未知數。
量子位：學業、實習、ACM，怎麼平衡時間？
肖特特：我愛好比較多，什麼都會接觸一下，但主要是：1）找到生活中的平衡，找到優先級，ACM中我的隊友也是我的室友，大傢平常生活就會討論，不會占用太多時間；2）大一大二以課業為主，其後就開始有針對性選擇感興趣、更進一步深入的事情，然後在公司加強自己的動手能力。
— 完 —
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