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基于小猿搜题的视觉应用落地
录制于:

| 作者 朱珊珊 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年1月24日 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。
34:09

概要
小猿搜题在视觉部分的任务明确,即将拍照图片的文字及插图区域提取出来进行识别;但其场景复杂,用户拍照习惯和拍摄环境等等的因素所产生的干扰几乎涵盖了一般视觉应用会面临的所有情况。作为一个已经迭代了三年的项目,随着AI技术的发展,我们也积累了一些有用的经验和大量真实的数据。这些经验也助力了我们其他视觉应用的落地。今天,我们将分享一下这些经验,以及相关视觉项目落地的实例。

个人简介

朱珊珊,猿辅导基础研究团队的成员之一。毕业于清华大学自动化系,在香港大学电子系读博,主要研究课题是图像处理中的语义分割。在读博期间这一领域还是以传统方法为主,毕业期间见识到深度学习在此应用上的优越性。2014年毕业后加入猿辅导公司的基础研究组,主要做计算机视觉的部分。计算机视觉牵涉的项目很多,虽然我认为目前AI距离真正的人工智能的路程还很远,但在特定的项目上已经可以落地到很令人满意的程度了。

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