曠視科技創(chuàng)始團隊(曠視科技創(chuàng)始人 三人)
郭一璞假裝來自慕尼黑
量子比特報告|公眾號QbitAI即將滿7歲的曠視科技最近給自己送了一份生日禮物。他在四項頂級計算機視覺比賽中獲得冠軍：MSCOCO'sDetection（并列）、Panoptic、Keypoints和MapillaryPanoptic。繼去年奪得三冠一亞軍后，已連續(xù)兩年成為此項賽事全球表現(xiàn)最好的企業(yè)。
比賽結果出爐后，量子位采訪了曠視科技參加COCO比賽的團隊。
今年COCO很艱難
今年參賽隊伍除曠視科技首席科學家、研究院院長孫健外，由去年冠軍領隊、曠視科技研究院檢測組組長余剛博士領銜，十多個同學。有些是實習生。
從5月中旬比賽開始到8月結束，曠視COCO團隊用了三個月的時間確定團隊分工，確定方向，并逐步優(yōu)化，再次奪得冠軍。
不過，在談起這四項冠軍的成績時，于剛博士似乎并沒有顯得特別興奮。他用兩個字來評價今年的比賽：難。
團隊成員于長前，博士華中科技大學的學生說，難度很大，有時晚上十點就睡覺，兩三點就得下床再做一波實驗。
不僅困難重重，曠視的遺憾之一就是算法沒有達到內部設定的量化目標。
這個場景很熟悉。這讓我想起了一個優(yōu)等生的故事，他聲稱自己考試不及格，但結果卻是年級第一。
去年奪冠后，曠視科技的目標定得太高，在實際比賽中的表現(xiàn)并沒有達到預期。曠視COCO團隊實習生、北航大二學生尹斌一告訴量子位，他參與的項目中，團隊拆分驗證集測試，得分超過80分，但實際挑戰(zhàn)集僅得分76分，讓大家都得努力把分數(shù)提高0.1分、0.1分。
至于出現(xiàn)這樣困難的原因，一方面，COCO“已經動不了了”，已經達到了飽和狀態(tài)；另一方面，算法方面還有很長的路要走，需要更極限的創(chuàng)新來突破現(xiàn)有的技術水平。
慶幸的是，雖然困難重重，但這并不妨礙他們在四項賽事中奪得冠軍。
自己的數(shù)據(jù)集
由于數(shù)據(jù)難度和標注錯誤，COCO數(shù)據(jù)集已經變得越來越飽和。曠視內部開始研究檢測任務的后續(xù)方向，建立了兩個內部數(shù)據(jù)集。
于剛博士介紹了曠視科技的兩個COCO相關數(shù)據(jù)集：
第一個是CrowdHuman，它包含大量多人重疊的照片，專門用于檢測COCO比賽中的每個人。
該數(shù)據(jù)集已開源，需要的朋友可以獲取鏈接：
第二組數(shù)據(jù)仍在收集中。曠視的內部名稱為COCO++，源于COCO“指鹿為馬”的現(xiàn)象。因為COCO只有80個標簽，所以很難覆蓋世界上的所有東西，所以比如當它看到一只鹿時，因為沒有鹿的標簽，所以它必須被標簽為馬。因此，曠視科技正在準備創(chuàng)建一個像COCO++這樣的數(shù)據(jù)集，希望能夠覆蓋世界上99%的物體，減少出現(xiàn)此類錯誤的幾率。
COCO：中國隊對戰(zhàn)中國隊？
COCO的另一個話題是：包括曠視、商湯、北京郵電、滴滴等，冠軍都是中國團隊，沒有谷歌、Facebook等美國大公司。
于剛博士覺得，這與國內AI發(fā)展氛圍以及創(chuàng)業(yè)公司的特點密不可分。
一方面，國內人工智能熱潮正處于風口浪尖，發(fā)展氛圍較好，資源人力投入充足，政策扶持力度大。國內對于人工智能研究的熱情空前高漲?！皬娜瞬艥摿砜矗袊粫葰W美差。我們需要更好的環(huán)境、更好的團隊氛圍來釋放人才的潛力，這就是曠視技術研究院一直在做的事情。”
另一方面受益于國內初創(chuàng)企業(yè)的資源傾斜。大公司的業(yè)務范圍很廣，涉及的東西也很多。COCO競賽等項目，單點投資不夠集中；而初創(chuàng)公司單點投資則較為集中。一旦決定參加COCO，團隊就會齊心協(xié)力，比賽過程會更加高效，結果也會自然而然。會比大公司好。
得勝武器：人才培養(yǎng)
COCO這樣的比賽最重要的就是人才。
于剛博士也這么認為。他將曠視科技今年的四次冠軍歸功于人才的培養(yǎng)。
一方面，曠視不斷在內部培養(yǎng)新的人才，不斷釋放人才來支撐比賽陣容；
另一方面，曠視科技一直有著充足的技術積累。每天瀏覽arXiv分享高質量論文是技術團隊內部的必修課，需要分析提煉論文中值得學習的內容，而不是簡單地照搬別人的開源成果，讓團隊作為整體也有所改善。
換句話說，COCO競賽對曠視科技的價值在于讓新人升級。
雖然去年的獲獎神器Brain++已經在內部使用，但COCO的結果還沒有那么接近商業(yè)落地。因此，參與COCO的團隊也以實習生為主。就像騰訊互娛新入職的新員工都會玩自己的小游戲一樣，比賽對曠視來說更重要的是人才培養(yǎng)，也是曠視人才戰(zhàn)略的一部分。
因此，在COCO比賽中，他們采取了以老帶新的培養(yǎng)隊伍的方式。經驗豐富的研究人員指導年輕研究人員并傳承他們的經驗；青少年也可以在比賽中獲得自己的經驗和認識，提高知識和認識，產出新的成果。
尹賓一同學對此深有體會。
上學時，尹彬一飽受學校計算、數(shù)據(jù)集等資源限制，渴望有一個更好的平臺。
COCO成立前兩個月，當時還是北航研究生一年級的尹斌一剛剛來到曠視實習。當時，他剛剛開始深度學習和計算機視覺領域的學術研究生涯。雖然他擅長編碼，但他也有本科學歷。在ACM地區(qū)比賽中獲得銀牌，但對算法一竅不通。
隨著曠視團隊參與COCO，尹斌一逐漸了解了數(shù)據(jù)、模型、測試等流程，從頭到尾理解了整體方法邏輯?，F(xiàn)在，他已經能夠獨立運行程序、訓練模型，完成整個過程。
另一位團隊成員余長謙已經在曠視實習一年多了。開學季的頭幾天，他剛剛開始在華中科技大學的博士生涯。
在COCO的工作室里，他不僅見到了心儀已久的大師RossGirshick和何愷明，還上臺演講。他被主辦方稱贊具有比人類標準更好的地面實況結果，并得到了來自世界各地參賽者的歡呼。
RossGirshick為曠視團隊頒獎
研究落地雙管齊下
在曠視內部，研究和實施是同步進行的。
實現(xiàn)是實用的，比如在手機上運行AI程序，受限于手機的硬件水平，模型更小，對用戶體驗的追求更高；
研究是關于探索物理極限，你可以使用盡可能大的模型和大量的硬件。
參加比賽是為了以舊帶新，盡快培養(yǎng)更多新秀做出產品；
專攻產品的人也必須參與研究，放眼長遠，提高判斷能力，培養(yǎng)自己對技術方向的想法，而不僅僅局限于眼前的未來，這樣才能尋求更高的成長天花板。他們自己。
這是于剛博士所共有的人才觀。
這也體現(xiàn)在COCO團隊的組建上。
曠視在組建COCO團隊時，首先根據(jù)新人的興趣、愛好和特長進行分組。如果人手不夠，他們就會和其他團隊協(xié)調。未來，COCO的成果還將體現(xiàn)在商業(yè)落地上。去年的獲獎秘方Brain++已經在內部使用。
能夠利用大量的商業(yè)資源來推動研究，同時研究成果能夠快速反饋到實際應用中。這確實是計算機科學家最好的時代。
實習生：博士，碩士，甚至高中生
曠視科技COCO團隊成員余長謙、尹賓一均為實習生。
尹斌一之前也有過在其他科技公司實習的經歷，但不是在研究部門，而是在實際的商業(yè)實施部門。他的主要工作是寫業(yè)務代碼，沒有機會做研究?！鞍岽u”的意思更強烈了。
在曠視，他可以享受充足的研究資源，隨時隨地請教專家，并在前輩的推動下快速成長。這是他在其他地方無法獲得的巨大收獲。
時至今日，他已經成為COCO冠軍隊的一員，在學校依然保持低調。他還沒有告訴他的導師和同學他在校外的成就。
于長謙已經碩士畢業(yè)，對科學研究有了更深的認識。他表示，曠視技術研究院滿足了他對理想研究院的所有期望：團隊氛圍很好，周圍有很多優(yōu)秀的人，工作很自由。
而且，像曠視研究院這樣的企業(yè)研究院的方向與攻讀碩士、博士學位并不沖突：都是為了獲得優(yōu)秀的研究成果并公開發(fā)表，而且企業(yè)研究院也擁有更好的硬件和數(shù)據(jù)。資源。
前兩位是碩士和博士生，但毫不夸張地說，曠視目前在高中就讀的實習生不下十人。
第一個高中實習生的名字叫范浩強。他是中國人民大學附屬中學的一名高三學生。由于在信息學奧林匹克競賽中取得優(yōu)異成績，他被推薦到清華大學，當時他的信息學教練是曠視科技CTO唐文斌。
唐文斌很欣賞范浩強的才華，向他發(fā)出了邀請：
“我要開一家公司，叫曠視科技，你要來嗎？”
就這樣，高中生范浩強成為曠視科技十大員工之一。清華大學畢業(yè)后，他終于成為一名全職員工。
有了范浩強，就會有更多的高中生來曠視實習，就像學長帶學弟一樣（可惜我還沒聽說有學弟學妹）。
于剛博士介紹，來到曠視實習的高中生來自全國各地。他們不需要參加高考，或者已經參加過比賽并被推薦。高三與其無所事事，不如來學點東西；或者準備申請國外本科課程，正在實習。如果你有研究成果，會更容易獲得國外大學的offer。
留在曠視的實習生轉化率非常高。如果他們繼續(xù)學習，大多數(shù)人都能進入好學校。到目前為止，已有三名實習生前往斯坦福大學。
不過，雖然前述實習生均來自名校，但曠視科技并不只有名校學生。
于剛博士表示，主要是看候選人的閃光點，比如是否擅長編碼，是否有優(yōu)秀的學習新知識的能力。如果你有這些亮點，就值得培養(yǎng)。
OneMoreThing
于剛博士還透露，今年曠視冠軍模型將在遷移到TensorFlow后開源，預計在今年年底左右。
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