2024年8月,拍拍贷技术代表团队参加了在韩国济州岛举行的第33届国际人工智能联合会议(IJCAI)。拍拍贷图像算法工程师吴圣健作为第一作者的论文《OD-DETR:以在线蒸馏法提升DETR模型训练稳定性》被IJCAI收录,并在会上向国际AI学界展示了其研究成果。

IJCAI自1969年首次举办以来,已成为人工智能领域内最具权威、最高水平、最具影响力的国际学术盛会之一。因其历史悠久、规模庞大、评审过程严格和学术贡献卓越,被中国计算机学会(CCF)推荐为A类会议。IJCAI以论文筛选标准严格而著称,2024年的论文入围率低于15%。

吴圣健与华东师范大学上海市多维度信息处理重点实验室合作完成的论文《OD-DETR:以在线蒸馏法提升DETR模型训练稳定性》,聚焦于国际化场景下的图像识别算法研发。通过产学研合作,吴圣健致力于开拓AI技术在实际业务场景中的应用潜力。该论文探讨了如何通过优化调整,使DETR模型更加适配业务场景,降低模型训练成本,同时提高目标检测的效率和准确性。

目标检测算法的核心任务是在图像中检测出特定物品的位置和类别。例如,在一张照片中识别出狗,算法需要预测出狗的包围框、标定坐标,并识别出物体的类别。实际应用中的案例往往比学术研究中使用的图片更为复杂。

DETR模型,即Detection Transformer算法,是当前学术界流行的目标检测模型之一。拍拍贷的论文针对DETR模型在机器学习训练过程中的不稳定性进行了优化和调整。通过在线蒸馏法,拍拍贷的技术团队不仅提升了模型训练的稳定性,还加快了模型的收敛速度,从而实现在降低训练成本的同时,达到更高效精准的目标检测效果。

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