網易云安全兩篇論文入選計算機視覺頂級會議ICCV
作者： 日期：2018-07-28? ? ? 10月22日至29日，全球計算機視覺頂尖專家們共聚威尼斯，參加ICCV2017國際計算機視覺大會，就領域內最新成果展開集中研討，大會論文集也代表了計算機視覺領域最新的發展方向和最高水平。網易云安全(易盾)圖像算法工程師邸新漢提交的兩篇ICCV論文均被大會收錄，并受邀參與專題研討。
ICCV是計算機視覺領域最高級別的會議，由IEEE主辦，全球范圍內每兩年召開一次。一直以來，ICCV的論文錄用率非常低，是計算機視覺方向三大國際會議(另外兩個為CVPR、ECCV)中公認級別最高。
? ? ?在ICCV2017《 CEFRL:Compact and Efficient Feature Representation and Learning in Computer Vision 》專題報告會上，邸新漢出席并參與討論了前沿緊湊有效特征的發展和成果，其中討論的研究范圍包括人工智能Ai的深度特征、監督和半監督特征等。該討論會特邀嘉賓包括Yoshua Bengio、Pascal Fua教授等深度學習AI界著名科學家。
邸新漢的兩篇論文核心論述了提高半監督分類的準確率、提高生成圖片質量和多樣性的技術方法。該方法應用在網易云安全(易盾)“內容安全”產品線中廣告、色情、暴恐、涉政等圖像識別上，不僅顯著提升了準確率，并且在訓練圖像搜集數據量較少的情況下，進一步提高了圖像分類的準確率和召回率。同時利用GAN-Boost方法，擴大了難收集的圖像在圖像訓練庫的數量并提高了圖像質量，為產品在數據庫收集方面降低了成本。
(邸新漢兩篇入選論文成果在ICCV展示亮相)
論文中，結合信息熵和GAN網絡，對抗GAN網絡的輸入不確定度在信息熵的理論框架下提出兩個假設，并且在GAN網絡的框架下利用信息熵及噪聲通道原理，提出Multiplicative噪聲通道和GAN-Boost訓練方法，證明所提出的兩個方法降低了通用GAN網絡信息的損失，和提高GAN網絡利用訓練數據集信息的效率，并且通過實驗對比證實，其提高GAN網絡圖象半監督分類的準確率，增強了GAN網絡訓練小數據集后圖像的質量和多樣性。
網易云安全(易盾)在業界率先推出第三代智能內容安全產品，目前在智能鑒黃、廣告過濾、暴恐及涉政識別等不良內容識別領域已經處于業界領先。網易云安全不斷投入研發資源提升智能識別精準度，已在網易云音樂、一直播、OPPO應用商店等知名產品中廣泛應用。
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