旷视CTO唐文斌：算法是鸡蛋 Brain 是那只“鸡”
Brain++是为研发人员提供的一站式 AI 工程解决方案，端到端覆盖算法研发全流程：从数据的生成、清洗、预处理、标注和存储开始，到研究人员设计算法架构、设计实验环节、搭建训练环境、训练、加速、调参、模型效果评估和产生模型，到最终的模型分发和部署应用，最后再到不同的端，如云端、边缘端，移动端上的部署。
https://tech.sina.com.cn/it/2019-10-22/doc-iicezuev3898370.shtml
ShuffleNet
旷视2017年提出了一种更为高效的轻量化卷积神经网络 ShuffleNet，在大幅降低模型计算复杂度的同时仍然保持了较高的识别精度，并在多个性能指标上均显著超过了谷歌同类算法 MobileNet。2018年旷视针对移动端深度学习提出第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2，实现速度与精度的最优权衡，同时给出了神经网络架构的四个实用设计准则。未来旷视将进一步优化 ShuffleNet，为人像美颜、图像美化、直播互动等移动端应用提供基础模型支持。
DoReFa-Net
针对神经网络的芯片化问题，旷视于2016年提出了第一个同时对权重、激活、梯度都做量化的技术 DoReFa-Net，从而使得在 CPU、GPU、FPGA 甚至 ASIC 上能更高效地使用和训练神经网络。为了克服芯片计算能力和内存访问限制，DoReFa-Net把神经网络的权重、激活值和梯度都用低位宽数表示，从而使得包括卷积等计算就可以通过芯片上非常简单的位运算完成推断和训练。在 SVHN 和 ImageNet 数据集上的实验都已经表明 DoReFa-Net 能够有效地应用于 CPU、FPGA、ASIC 和 GPU 上，适应性非常强。作为人工智能产业链的关键环节和硬件基础，AI 芯片有着极高的技术研发创新的壁垒，旷视 DoReFa-Net 技术的突破将加速云端AI芯片和终端 AI 芯片的开发和完善，加速高度集成化的人工智能时代的步伐。
https://www.megvii.com/technologies/algorithm_engine?curr_tab=1
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