Facebook公開了這次計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研發(fā)成果和硬件堆棧。

對(duì)于Facebook來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站上占據(jù)最多流量的就是各種圖片和視頻，所以他們一直非常關(guān)注計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展。在最近召開的西雅圖 Data@Scale 大會(huì)上，F(xiàn)acebook公布了一篇研究論文，論文顯示他們已經(jīng)成功研發(fā)出一套新的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，每秒鐘可以完成4萬(wàn)張圖片的訓(xùn)練。

據(jù)了解，這套計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)基于Caffe2的系統(tǒng)，高達(dá)8192張圖的minibatch大小，將之前的8個(gè)GPU增加到256個(gè)，在這些GPU上用包含120萬(wàn)張圖片的ImageNet -1k來(lái)訓(xùn)練ResNet-50，只花了1個(gè)小時(shí)，并且保證了準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)顯示，F(xiàn)acebook每月的活躍用戶已經(jīng)達(dá)到了19.6億，從這些數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)篩選出圖片的話會(huì)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)很大的壓力，同時(shí)還將耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，現(xiàn)在這個(gè)新的計(jì)算機(jī)視覺方法就可以改進(jìn)這點(diǎn)。

此前，F(xiàn)acebook 還將一些計(jì)算機(jī)視覺算法代碼上傳到GitHub供大眾下載，包括DeepMask分割框架還有SharpMask分割精細(xì)化模塊，來(lái)幫助Facebook促進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)。這次Facebook依然以開放的心態(tài)，公開這次計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研發(fā)成果和硬件堆棧。

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