受益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，圖像分類、物體檢測(cè)等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的精度也得到了大幅度的提升，但是由于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，目前關(guān)于深度學(xué)習(xí)的理論并不完善。可解釋的深度學(xué)習(xí)模型，以及深度學(xué)習(xí)模型與人工先驗(yàn)的結(jié)合是當(dāng)前學(xué)術(shù)界重點(diǎn)研究的前沿方向，對(duì)于提升深度學(xué)習(xí)模型的可靠性和泛化能力具有重要的意義。
通過利用物體類別之間存在的層級(jí)關(guān)系約束，自動(dòng)學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中抽取識(shí)別不同類別的規(guī)則，該論文同時(shí)在這兩個(gè)方向上邁出了堅(jiān)實(shí)的一步：在可解釋深度學(xué)習(xí)模型方面，相比于現(xiàn)有方法，不僅能夠給出圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，還能給出規(guī)則化的解釋，對(duì)使用者更友好，更符合人對(duì)于解釋結(jié)果的期望；在引入人工先驗(yàn)知識(shí)方面，走通了一條基本可行的技術(shù)路線。
為了更好地賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)，華為云持續(xù)深耕AI基礎(chǔ)研究和落地應(yīng)用。2020年以來，華為云人工智能研究團(tuán)隊(duì)已在圖像分類、弱標(biāo)注場(chǎng)景下的圖像分類、圖像檢測(cè)，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、語音語義等領(lǐng)域取得多項(xiàng)世界第一，研究成果多次被頂級(jí)期刊及學(xué)術(shù)會(huì)議接受。未來，華為云將持續(xù)把AI前沿算法產(chǎn)品化，并開放給各行業(yè)的AI開發(fā)者使用，通過技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)。
