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从来都是她一个人的单口相声。
岑墨说道,“你也可以和我谈心。”
柳溪:“不了。”
他就是她的心事,谁要和他谈,但岑墨显然是没转过弯来,与她认真地说道:“你觉得我不够格,我可以去考个心理咨询师证书。”
柳溪:“……”
他总是这样一本正经地说话,说得也太理直气壮了,听得柳溪脸上一热,避开他灼灼的目光,“能不能好好吃,不要说话了。”
岑墨:“别人都聊天。”
柳溪:“那也不能聊这个,换话题!”
岑墨想了想,又问道:“我最近有个关于卷积神经网络的新研究,想不想听?”
柳溪:“……行。”
虽然在这种地方讨论技术问题十分奇怪,但好过被他问那些尴尬的问题。
岑墨便说自己最近在准备的一份论文,最初的理论是基于柳溪那次在桐城提出的思路,后来他就在想这个识别技术的精确度这么高,不仅仅是可以用在智驾系统的场景识别里,甚至可以用于对精度要求更高的应用,比如人脸识别技术。
柳溪有点惊讶,“人脸识别技术?”
他这跨频也跨得幅度太大了。
直接从场景应用到人脸识别。
虽然都是计算机视觉热门研究课题,但像柳溪自己本身能专精自驾领域就很不容易了,不像他还能关注到别的应用。
不过也是,她做的是横向课题,而他做的是纵向课题,技术不分领域,所以他的关注点从来只在技术本身,而非应用场景。
柳溪对人脸识别技术了解得比较粗浅,多是基于大学时期课堂上学习的,“据我所知,这两年的人脸识别已经有了突破性进展,在LFW数据集上的认证识别率达到99%,比人的识别率还要高,你的研究还能突破这个点?”
岑墨:“但是现有实际应用的网络需要庞大的数据集,如何减少机器的算法也是研究方向之一,如果能够构造一个很小的网络,极大减少训练的参数量,将降低存储空间的要求,提高机器运行效率。”
柳溪想了想之前自己提的那个思路,很快就想到了他的突破点在哪儿,“你对比过正规化位置不同,对机器训练的影响?”
岑墨点头:“我把这个思路提供给我MIT的导师ProfessorBrowning,他也表示出了浓厚的兴趣,所以我们一起做了对比。”
柳溪顿时来了兴趣,“什么发现?”
……
二人边吃边聊,就这样在大排档坐到了深夜。
柳溪发现,在不知不觉中,自己竟然也可以与岑墨一起探讨前沿技术了。
她不再是那个他说什么,都只是一知半解,永远都只能在他身后请教他的人了。
她也能给他启发算法的思路,也能与他侃侃而谈深奥的技术。
吃完了宵夜,岑墨又送她回到了小区,“那个,你想不想一起研究?”
柳溪:“?”
岑墨双手插在风衣口袋,目光平静地注视着她,“CV的三大顶会,我只参加过一个,至今还没一篇被ICCV收录,有点遗憾,所以这次想要试试。
柳溪呼吸一窒,“顶会的论文?”
她错愕地指着自己的鼻尖,“我……可以?”
ICCV可是计算机视觉方向的全球三大顶级会议之一,也是论文录取率最低的一个,每两年召开一次,要真能在会议上被展示出来,这绝对是无上荣耀了。
他竟然要带她?
这诱惑也太太太大了!
岑墨见她一脸心动的表情,微微一笑,“可以,不过有个条件。”
作者有话要说:大佬超级强,甩手送论文 ̄
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