方法框架示意圖

通過(guò)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(lái)，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(yǔ)音語(yǔ)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(lái)，華為云將持續(xù)把AI前沿算法產(chǎn)品化，并開(kāi)放給各行業(yè)的AI開(kāi)發(fā)者使用，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)。

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