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来源:胜利云 发布时间:2021-06-10 13:58 标签:服务器免费6个月自制网站空间
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计算机视觉奖学金

今年6月至9月,我有幸与SAP Labs India,Bengaluru的SAP Machine Learning(ML)Digital Core unit建立了研究奖学金。

图1.SAP Leonardo Machine Learning Foundation:Width of capabilities

ML Digital Core unit支持不同的利益相关者SAP,其中一个是MLF(机器学习基础)单元。在研究期间,我的职责是了解场景文本识别推理服务(STR)是如何构建的,它现在是SAP API Hub的一部分,面向所有SAP客户。

0。继续阅读,继续学习

以真正的极客风格,我从0开始第一节,而不是1。第一天,当我加入这个LoB时,淘客服,一切都是新的。我在我的母队呆了两年,那里一切都很舒适。所以在第一天,我很紧张,对这个变化,但同时兴奋,期待着新的挑战和一系列新的问题为未来4个月。这次联谊会的一个显著特点是,在加入团队之前,我不必学习新的东西。在一个月前的奖学金面试中,我确定我的技能足以胜任手头的工作,web云服务器,而且由于我在计算机视觉方面没有太多的专业知识,我的头脑一片空白。我可以重新开始。我就是这么做的!

图2。端到端场景文本检测实例

两年半后,我第一次打印了一篇研究论文,感觉很神奇。当我一篇接一篇地阅读同事们推荐的研究论文时,我理解了这个主题,慢慢地了解了什么是计算机视觉,具体来说,什么是STR。在接下来的3个月里,我继续阅读各种研究期刊、会议出版物以及光学字符识别和图像识别领域的技术文章。我学习了深度学习的基本模块-神经网络,以及特定的递归神经网络(RNN),以及如何使用Tensorflow建立模型。

这项研究帮助我了解了整个数据管道是如何建立的,如何在Tensorflow中调整和部署模型。我学习了如何使用张力板来监控开发过程中的整个训练和推理阶段。知道SAP在GPU方面使用最先进的硬件,24小时不停地运行,只是为了训练我们的深度学习模式,真的很鼓舞人心。

正如你所看到的,这让我大开眼界,在团队中的每一分钟,我都学到了新的东西。老实说,有时我觉得太多了,很多事情都超出了我的想象。然而,我意识到,这就是眼前的挑战。把自己置于困境,学点新东西,多听,而不是多说。有趣的事实:我也从模因和漫画中学到了很多!

1. 数学是一切的核心

我认为深度学习的方式是,有一些非常聪明的人在不久前提出了RNN,而现在,我们有业务需求、计算能力和数据,可以在实际生活场景中应用这些概念。这是最好的时机,作为一项技术的深度学习在这个关键时刻达到了顶峰。

不幸的是,我没有时间完全剖析我们的研究论文,但我确实读了几遍,并认为在目标检测阶段以及文本解译阶段,数学是它的核心。线性代数、离散数学——这些都是深度学习模型中涉及的概念,如果你是工程学院的学生,我唯一的要求就是,请全力以赴地参加这些课程。因为如果我能回到过去,我会这么做。创新是重要的,但坚持是更好的

人类一直在创新的时代。从车轮到电,从电脑到智能手机,我们一直在做,而深度学习只是更大范围内的另一个进步。它只是一个工具,可以帮助我们做得更好。

我们学习它,使用它,使它更好,并建立解决方案,帮助真正的人解决真正的问题。在我看来,spark大数据,创新是注定的。如果把一群聪明人放在一个房间里,他们最终会想出创新的想法。然而,警告是人类的努力和奉献的项目在手。例如,我从来都不是工程学校毕业班上最聪明的学生,也不是团队里最聪明的学生,但我的核心优势在于准确地确定任何问题的根本原因,并连接几个点来解决问题。要解决这个问题,我需要全神贯注、充满激情和热忱。

如果在一个勤奋、充满激情的人和一个专家之间做出选择,我可能倾向于选择处于劣势的人,因为即使需要一些时间,处于劣势的人最终也会赢!在这项研究的过程中,我投入了额外的时间,额外的努力,进一步确保我所有的任务都完成了,我的同事们及时从我那里得到了他们需要的所有信息。例如,我被分配了为一个特定的用例生成几个(1000个)合成图像的任务,我还被分配了3-4种方法来完成这个壮举。我花了一些时间,了解需要做什么,并尝试了所有的方法。我本可以在第一个可行的方法上停下来,但我觉得有必要测试一下手头上的所有选项,这样我就可以选择最好的方法。一周后,在同事们的帮助下,我以最好的方式完成了任务!现在,团队中的任何人都可以在GitHub上以他们认为合适的任何形式使用它。这是值得的!

3. 客户是每个用例的中心

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