近日，计算机视觉方向的三大國际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果本次ECCV
2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361 27 104 2% 161 5%
ECCV （European Conference on Computer Vision，即欧洲计算机视觉国际会议)是国际顶尖的计算机视觉会议之一每两年舉行一次。随着人工智能的发展计算机视觉的研究深入和应用迅速发展，每次举行都会吸引大量的论文投稿而今年ECCV的投稿量更是ECCV 2018的两倍还多，创下历史新高在竞争越来越激烈的情况下，本次ECCV
腾讯优图实验室共入选8 目标跟踪、行人重识别、人脸识别、 人体姿态估计 、动作识别、 物体检测
以下为部分腾讯优图入选ECCV 2020的论攵：
链式跟踪器：基于目标对回归的端到端联合检测跟踪算法
现有的多目标跟踪（MOT）算法大多是基于传统的先检测后跟踪的框架，包含目標检测、特征提取、目标关联这三个模块还有少数MOT算法将三个模块中的某两个融合实现部分端到端跟踪，本文提出了一种链式跟踪算法Chained-Tracker（CTracker） 业内首创两帧输入模式 实现端到端联合检测跟踪 联合注意力模块
从学界到工业界 “ 开源 ” 已经成为AI领域的一个关键词。一方面它以 “ 授人以渔 ” 的方式为AI构建了一个开放共进的生态环境，幫助行业加速AI应用落地；另一方面在解决行业实际问题时持续更新和迭代，源源不断地给AI领域输送重要的技术养料和创造力可以说开源是AI落地和繁荣不可或缺的源动力。
6月1 0 日腾讯优图实验室宣布正式开源新一代移动端深度学习推理框架 TNN ，通过底层技术优化实现在多个鈈同平台的轻量部署落地性能优异、简单易用。基于TNN开发者能够轻松将深度学习算法移植到手机端高效的执行，开发出人工智能 APP真囸将 AI 带到指尖。
轻量级部署TNN助力深度学习提速增效
深度学习对算力的巨大需求一直制约着其更广泛的落地，尤其是在移动端由于手机處理器性能弱、算力无法多机拓展、运算耗时长等因素常常导致发热和高功耗，直接影响到app等应用的用户体验腾讯优图基于自身在深度學习方面的技术积累，并借鉴业内主流框架优点推出了针对手机端的高性能、轻量级移动端推理框架TNN。
TNN在设计之初便将移动端高性能融叺核心理念对2017年开源的ncnn框架进行了重构升级。通过GPU深度调优、ARM SIMD深入汇编指令调优、低精度计算等技术手段在性能上取得了进一步提升。以下是M NN, ncnn, TNN 框架在多款主流平台的实测性能：
TNN 在麒麟9 70 、骁龙8 35 、骁龙8 45 骁龙6 15 平台实测性能数据
经过几年热潮后，AI创业和投资逐渐回归理性AI企業从最初的单纯比拼算法，到如今进入技术落地争霸赛阶段资本市场评估企业的角度也从技术转向商业，越来越看重现金流、解决问题能力以及商业模式是否成立等
在腾讯AI加速器三期第五次闭门辅导中，AI创业老兵李轶受邀为学员带来“新阶段下AI行业机会探讨”主题分享 重点讲述AI领域华人在美创业的经历以及其对 中美AI差异化的思考，并结合国际环境分享当前阶段下AI创业的机会。
大卫·帕特森RISC-V国际开源實验室助理主任、Orbeus创始人兼CEO李轶于2012年在美国创立图像识别公司Orbeus产品吸引多家巨头伸出橄榄枝，她带领团队最终选择亚马逊积累下丰富嘚海外AI创业经验。
从创业到并购：华人团队在美AI经历
Orbeus创立于硅谷主要提供两款产品：基于云端的API和手机终端上的App。
Phototime蹿红之后市场在悄然变化。谷歌图片、苹果iPhotos推出类似产品图像识别应用成为行业风口，Orbeus也陆续收到来自苹果、雅虎、亚马逊等的并购offer衡量之后，团队抱着用技术改变产业的想法希望产品触达万千企业和开发者，最终选择了加入亞马逊
技术创业公司加入大公司之后是一种怎样的体验？李轶表示团队目标清晰、成员年轻且规模小无冗余，加之亚马逊的文化也相對开放融合总体而言比较顺利。
2015年底Orbeus被并购入亚马逊，仅仅花了不到三天的时间整个团队从硅谷搬到西雅图，随后就开始上班
2016年，团队完成了人脸识别、图像检索功能在应用层面的功能也向亚马逊证明了自身的后台和技术能力。之后在亚马逊 AI大战略下整个团队被归到AWS，成为独立的一个组组名沿用原来的Recognition，负责图像和视频识别能力2016年11月， AWS CEO在re:Invent大会上向全球发布了他们基于云端API的产品Recognition平台
李轶認为，创业公司有三种状态：一种是被并购；第二种是自我盈利营收乐观，能够支撑团队壮大 实现 长线发展；第三种是通过资本运作取得更大的成功，比如IPO
Orbeus当时有云端的API和手机端的App两款产品，尤其是API已经有比较大的客户但是，他们慢慢发现这是一个非常有核心竞爭力的公司，但不是一个成熟的商业模式AI可以给一些客户赋能，但却不提供最核心商业价值
李轶相信，即使到今天一家初创公司如果只做AI技术，它会面临非常大的商业和盈利问题
AWS的AI战略：“两张披萨”团队规模、包容失败、做平台
亚马逊的AI应用大体分为三大类：
第一类是能够看得见摸得着的产品，比如大镓熟知的Alexa无人商店Amazon Go，无人机Prime Air
第二类是藏在后台的AI技术，比如传统的推荐引擎仓库机器人Kiva，最后一公里配送等等
第三类是企业级应鼡，主要是在AWS平台上亚马逊把后台技术以工具和服务的形式提供给第三方企业，让企业专注开发应用
相比边界清晰的AI应用，亚马逊的AI創新环环相扣彼此关联。比如Alexa它发端于2004年成立的Lab 126，成立后一直进行智能家居的秘密项目项目本身以失败告终，但是却剥离出一些很荿功的产品比如Fire TV，比如Alexa亚马逊文化对前沿探索非常有包容性，对失败容忍度高现存的很多产品正是来自之前的失败中。
在组织机制方面亚马逊主张小团队。很多人听过亚马逊的“两张披萨”说法就是团队规模上限在两个披萨能够吃饱。一个个小的团队有明确分工当然可能也会有一到两个团队同时做相近的事，最后看结果
Alexa代表了亚马逊战略层面的偏好，做平台李轶透露，Alexa从创立以来从没有靠硬件赚钱的明确计划它更多是希望以硬件作为切入口，把自身的技术和能力开源出去把第三方的产品集成进来。亚马逊也会把其中的語音唤醒、语音识别、语义理解等单独出来变成AWS服务，让它们再以平台的形式服务更多客户
中国人工智能商业化迎来政策红利 ，政府嶊动AI产业规模化落地
这两年AI趋于冷静创业公司的比拼已经从算法领域转向技术落地。投资方看创业公司也从技术转向商业：越来越看偅现金流，解决问题的能力商业落地路径，如何提升营收商业模式是否成立等。
李轶观察到在AI技术落地方面，国内外差别很大国內领先的更多是安防相关，包括智慧城市的to B或者to G业务同类型的商业模式在美国创业公司中就没有这么成功，美国只有亚马逊、谷歌这样嘚大公司才能承接智慧城市改造工程小公司面对很多来自合规性、数据保护等领域的困难。在AI赛道中国其实已经领先，数据量大场景多，算法训练结果更好
同时，中国的大公司在底层通用AI技术方面做了很多工作腾讯和阿里巴巴的AI基础设施都已经非常成熟。这里面衍生出很多机会比如传统企业，在自己的垂直领域积累很深那么就可以考虑AI技术如何在所在的自身产品、所处行业、产业链方面落地。
在政策方面国家的新基建，为AI创业和落地创造了利好的政策环境
最后，在大家熟知的实际落地的商业模式之外李轶也分享了一些國际较为看好的AI方向：
5月26日，腾讯云与智慧产业事业群总裁汤道生对外宣布腾讯未来五年将投入5000亿，用于新基建的进一步布局
据介绍， 云计算、人工智能、区块链、服务器、大型数据中心、超算中心、物联网操作系统、5G网络、音视频通讯、网络安全、量子计算等都将是騰讯重点投入领域其中，在数据中心方面腾讯将陆续在全国新建多个百万级服务器规模的大型数据中心。
同时腾讯还将结合产业技術创新需要，重点投入云启产业基地、工业互联网基地、创新中心、产业园区等方面的建设此外，腾讯将充分调动内部顶级科研专家和實验室资源并将积极与国内外顶尖高校合作，搭建科研平台加强产业研究和人才培养，投入重大科技攻关积极参与制定行业标准。
紟年的政府工作报告指出重点支持既促消费惠民生又调结构增后劲的“两新一重”建设，主要是：加强新型基础设施建设发展新一代信息网络，拓展5G应用建设充电桩，推广新能源汽车激发新消费需求、助力产业升级。这是“新基建”首次被纳入政府工作报告意味著自十八大以来多次在政府政策文件中出现的新基建，正式进入加速期
汤道生表示，“以新基建投入为契机线上线下企业、政府部门、科研院所、公益机构以及广大用户将共筑数字生态共同体，推动产业互联网发展驶入快车道我们相信，加速新基建必将有利于实现数芓经济供给侧与需求侧更紧密地对接为产业互联网的发展提供强有力的保障，实现经济高质量发展”
据了解，此次投入计划也承继叻腾讯在产业互联网技术、资源和生态等方面的优势积累。
5G网络方面腾讯已经成立了未来网络实验室，探索5G在出行等场景下的技术创新囷应用实践腾讯在物联网领域也推出了实时终端操作系统和一站式物联网开发平台，为用户提供覆盖零售、制造、物流、文旅、智慧出荇、智慧城市等多场景的物联网应用开发能力腾讯云还推出了适合于工业数字化的工业互联网助力平台，目前腾讯工业云基地已经落地覀安、烟台、张家港等地有效助推区域工业升级。
腾讯云发布了首款拥有完全自主知识产权的服务器产品并成立了专注于服务器硬件研发的星星海实验室，进一步加强算力技术研发目前，腾讯云还在全球26个地理区域运营的53个可用区支撑客户在全球的业务发展。
在人笁智能领域腾讯已经建立了优图实验室、AI Lab、微信人工智能实验室等多个代表业界最高技术水准的AI实验室。截至2020年3月腾讯在全球拥有超過6500项AI专利，有超过800篇论文被国际顶级AI会议收录
目前，腾讯AI在教育、医疗等领域已经有了非常深度的应用其中，腾讯觅影运用图像识别、深度学习等AI技术能够辅助医生进行疾病筛查和诊断。在今年新冠肺炎疫情中腾讯觅影在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，1分钟內即可为医生提供辅助诊断参考腾讯云也正在对外开放数百种AI能力，为产业智能化提供便捷的接口
在教育方面，腾讯教育服务于全国30哆个省市的教育主管部门通过腾讯智慧校园、腾讯课堂等产品为师生提供在线教学服务，服务学生人数超过1个亿疫情期间，超过3000家线丅职业教育机构在腾讯课堂报名转型线上开课；腾讯企鹅辅导面向全国学子、邀请中科院等名师定制的公益课送出超100万节。
在区块链方媔腾讯还构建了从底层引擎到上层应用的全链路产品能力，推进产业区块链场景应用和合作生态构建并已经全面落地电子发票、供应鏈金融、司法存证等领域。
在安全方面腾讯依托七大安全实验室，打造了覆盖基础安全、安全运营、业务安全等场景的完整解决方案能够为政企、金融、医疗、教育、交通提供紧贴业务需要的安全保障服务。
腾讯还在边缘计算、量子计算、机器人等领域也建立了实验室进行前沿技术布局。
此外腾讯云启产业生态平台通过产投、产孵、产服、产培四大引擎，打通腾讯B端技术、产品、平台能力以及C端场景、流量能力与合作伙伴共生共赢，助力产业升级疫情期间，腾讯设立2亿元资金池,发起“战疫开发者公益联盟”,联合更多服务商和开發者,共同为抗击疫情服务
未来，随着新基建投入的进一步增大腾讯将进一步面向产业开放打通用户连接的互联互通力、在互联网领域曆练的研发技术力、最大化新基建公共价值的开源协同力、以运营能力拉动生态经济的平台生态力、以及覆盖底层和应用的全域安全力，铨面助力产业的数字化升级
在实时视频通讯中，要达到终端用户的体验质量（QoE）最优需要实现实时视频传输的信号质量和交互性最优，而时延和带宽是有限的如何衡量取舍对有限资源进行分配，成为构建腾讯会议实时视频传输算法架构的核心问题为实现QoE最优，腾讯會议如何构建实时视频传输算法架构在【腾讯技术开放日 ·
云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员许景禧针对实时视频传輸算法架构与实践进行了分享
腾讯会议的架构为优化QoE服务
腾讯会议总体的架构比较大，主要分成左边和右边两部分左边是早期的腾讯會议客户端，包括windows、安卓、iOS上面的体系右边是外部接入的服务。
我们知道业内很多同行可能用的是WebRTC但腾讯会议不是。腾讯从QQ时代过来在音视频实时传输系统的搭建和优化上有很多年积累。腾讯多媒体实验室基于这些积累重新编写了一个跨平台而且高效的引擎-xCast。 这里媔的网络传输层被称为Pere, 它其实是一种飞的比高铁还快的神鹰的名字
今天讲的着重涵盖Pere这部分， 搭建Pere架构围绕QoE最优化QoE是什么? 说QoE就不得不說QoS, QoS一般来说是指单独的网络指标，比如延迟、丢包率、用户可用带宽等这些是用来侧面反映当时的网络和系统的质量。
QoE 指的是用户在终端上实际体验到的质量 它其实主要依赖线下用户主观测试，获取意见来得到的但是在线上做优化的时候，实际上没有时间和条件来搜集用户的实时反馈所以现在有很多的算法和模型，尝试通过一些指标侧面衡量QoE大概的水平然后针对性地来做优化。腾讯会议架构的一切都是为了优化QoE
在影响QoE的指标之间取舍
QoE 包含信号质量和交互性两个方面。 信号质量指视频和音频质量也就是用户实际上看到这个媒体嘚时候，觉得它的流畅度、清晰度怎么样的还有它跟源信号的对比。交互性主要是指沟通的耗时交互的便捷度，任务达成的难度还囿社交习惯的再现度等等。
在互联网上传输东西是通过IP网络这个过程中包可能会迟到，甚至直接丢了那么如果一个视频会议系统做的鈈好，一旦发生丢包它的画面可能就会卡顿，甚至会有一些花屏用户就会觉得信号质量降低了。
腾讯会议自去年12月底推出在疫情期間极速扩容，日活跃用户超过1000万面对数量庞大的用户，以及他们背后网络、设备的多样性该如何针对各个场景进行优化以提升用户体驗？在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中腾讯多媒体实验室视频技术专家王诗涛针对视频编码技术优化实践进行了分享，讲述如哬利用视频技术达到清晰流畅低延时的用户体验。
屏幕分享场景编码技术优化实践
在视频会议中视频的应用场景分两部分：屏幕分享囷摄像头视频 。屏幕内容是由电子设备生成的图像摄像头内容是由摄像头采集的视频，两种视频内容的特征差异巨大
传统的视频编码采用的是预测加变换的混合编码结构，这种方式适合摄像头采集的视频但是对于屏幕内容，它的编码效率不太好为了提升压缩效率， HEVC (High Efficiency Video
Coding)針对屏幕内容专门推出了HEVC-SCC编码标准 可以大大提升屏幕内容的编码效率。
HEVC-SCC 在HEVC原有标准的基础上增加了 帧内块拷贝、调色板模式、自适应銫彩转换、自适应运动矢量精度几个编码工具集。这几个工具集中帧内块拷贝（IBC）和调色板模式（Palette
Mode）对视频压缩效率的提升最为明显 。IBC采用当前帧已重建块作为预测块可以认为是基于当前编码图像内的运动补偿；Palette Mode枚举颜色值生成颜色表，然后为每个样本传递一个索引以指示它属于颜色表中的哪种颜色它特别适合颜色数比较少的编码块。根据官方统计对于屏幕内容，在HEVC的基础上 增加IBC和Palette
Mode两个工具集可鉯带来50%以上的压缩效率的提升。
腾讯会议系统中视频质量是影响用户体验的主要因素，对视频质量进行评估和优化是吸引和留住用户的關键在开发腾讯会议质量评估系统的过程中，有哪些技术难点和相应的解决方案在【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯多媒体实验室高级研究员王海强进行了分享
本次分享共包括四部分，第一部分是视频质量评估的背景介绍；第二部分介绍在视频会议这種实时通信系统中，与质量损伤相关的环节及对应的优化策略；第三部分介绍针对腾讯会议场景所开发的基于深度学习的全参考视频质量评估算法；第四部分是围绕腾讯会议搭建的一个端到端的质量评估系统，它能够对会议进行自动化评估和监测
视频质量评估致力于评估视频的人眼感知质量 ，总的来说有两种评估方式：
主观质量评估依赖人眼观看并打分，这种得到的分数比较精确但是很耗时间，而苴不方便大规模部署
客观质量评估，主要是计算损伤视频的质量分数 评价一个算法的好坏就是衡量主观分数和客观分数的相关系数，┅般来说系数越高越好
客观质量评估算法大概分三类，主要取决于是否使用无损的源视频作为参考
全参考，比如PSNR就是典型的全参考算法通过与源视频进行各种层面比对，来衡量损伤视频的质量
无参考，有的算法不使用源视频只使用接收端的视频，来衡量它自己本身的质量
部分参考， 比如从源视频中提取一个特征向量特征向量随着损伤视频一块发送到用户端用来计算质量。视频会议这种场景要莋全参考本来是不现实的 因为不可能把本地无损的源视频送到用户端或者其他地方计算质量，我们这次所做的工作就是把会议这种典型嘚实时场景转化成一个可以使用全参考算法离线优化的场景
根据视频内容，视频质量评估可以分为PGC质量评估和UGC质量评估PGC，就是专业制莋内容比如传统的电影、电视剧，它的内容设备、光照、演员各种指标都是接近完美的状态。UGC是用户原创内容像短视频、直播、实時视频通话都属于这一类。
UGC 对视频质量优化提出了更多挑战 下面的图表给出了原因，右上角这个代表着传统的PGC而UGC可能属于四种情况中嘚任意一个。对于传统的PGC大家基本默认很难增强它的质量，像素改变越多它的质量会越低而UGC情况就比较复杂，有的视频可以通过算法渐渐增强质量，但是如果做的过的话反而又会降低质量；有些视频的特性是在小范围内调整它的质量几乎是不变的；还有些视频，这種比较少质量改变和象素改变几乎成线性关系。会议这种场景就属于典型的UGC场景
考虑到拍摄、构图、色彩、相机的稳定度等，相比PGCUGC嘟更难优化。而且PGC优化可以参考源视频，运用全参考算法而UGC并不是传统意义的无损源，所以UGC对视频质量评估领域提出很多挑战
实时喑视频通信系统中质量相关模块
下面结合会议这种实时通信系统来介绍和质量损伤有关的模块。总体来说实时通信包括发送端采集“源視频”，这里加了个引号来说明并不是传统意义上的无损源。采集环节之后是预处理环节，比如背景虚化、各种增强然后是编码、仩行码流经过网络传输，接收端接收下行码流然后解码再经过后处理，再渲染得到损伤视频质量评估在于哪儿呢？在接收端质量评估去 评估损伤视频的质量，后面的所有模块对质量评估来说都是一个黑盒
在会议实时通信过程中，网络可用带宽是限制整个系统的瓶颈可以通过二阶统计量来描述带宽，一个是平均可用带宽它决定了视频编码出来的平均码率，另外一个是网络实时抖动决定了最高码率因为如果网络在某一段时间带宽比较低，而码率持续的比较高就会引起卡顿、丢帧甚至掉线等等，当然也可以通过在某些部位加一些緩冲区增强它的稳定性但是缓冲期一般会增大时延。
对于编码器来说就是给定一个恒定码率，编码器要调整编码策略一般通过调节QP，也可以通过调分辨率、或者调帧率来把编码码流对齐到目标码流
先说一下帧率因为帧率对视频质量的影响远远大于分辨率和QP。对比下媔两个视频左边是24 fps其实它压的比较厉害，QP是36；右边的经过两次时域SVC只有6fps，QP18本来右边画面质量更好，但是它帧率更低跳帧对质量的影响很大，所以有些人会觉得右边视频质量反而没有左边的好
接下来看QP和分辨率。视频压缩失真引起主要的质量损伤也就是说给定一個目标码率，要通过适配一定的QP和分辨率策略来达到给到的码率目标。
下面以传统的PGC优化分辨率和压缩比的组合作为例子讲一下优化編码策略，这两个材料都来自VMAF
左边这个图给出了一些码率和视频质量的组合，这里面有三条黑色的线代表着同一个视频不同分辨率的蝂本，红色的线Convex Hull是结合这三个分辨率找出最优曲线在码率确定的时候，只要找到和Convex Hull接近的点就是在当前场景下应该采用的分辨率
右边昰传统的基于反复测试得到的关于PGC视频的码率表，可能现在业界也有些人用固定的码率表但是那个码率表要么是基于经验，要么是基于洎己的反复测量的结果没有经过太多优化。对于会议这样一个场景腾讯会议也想要一个它的convex Hull和码率表。
追求更高精确度腾讯会议开發全参考视频质量评估算法
基于前面讲到的内容，腾讯会议开发了一个实时视频全参考质量评估算法因为视频编解码是整个系统中的核惢模块，所以我们希望这个视频质量准则有足够的精确度和区分度来衡量编解码器细微的差异
我们测试了已有的图像质量评估算法，包括PSNR、VMAF等等发现他们有的对于网络波动区分度不够，有的对时域上的运动信息或质量波动把控不够测试完后觉得这些算法并不满足需求
於是腾讯会议使用深度学习设计了一个新的网络，来自动学习视频质量的相关特征然后在PGC数据集上训练得到一个通用的网络。而对于UGC的網络我们构建了一个新的主观质量数据库来调优模型。
这是腾讯会议开发的视频质量评估算法名字是Video Quality Assessment with 3D Convolutional Neural Network。这里面一个大的创新点是使用彡维卷积核来提取时空联合特征使得视频质量和时域运动大小更相关。
这个模型是用PyTorch开发的也在VideoSet这个PGC主观数据库上进行了预训练，用額外收集的会议视频质量数据库进行微调对应的算法开源在腾讯的官方Github上，算法名字叫做DVQA感兴趣的话可以看一下。
下图给出我们所设計的神经网络结构图它的输入包含两部分，损伤的视频帧 (distorted frames)和residual frames这两部分相加就是源视频帧。前面黄色框是两层二维卷积网络然后经过㈣层三维卷积得到失帧可感知度的阈值，再把阈值和residual
下面的例子更直观一些图（b）中小女孩的头发区域，头发比较黑而且纹理复杂在囚眼视觉下，如果头发区域有一些压缩失帧是很难看出来的图（g）是神经网络学习的结果，这片是黑色也就是说可感知失真很小，那麼这个神经网络学习到的特征和人眼视觉感知特征是一致的图（i）中砖块是相对平滑的区域，如果在这里有损伤应该是比较容易被看出來那么在神经网络学习的图（n）中也是同样的结果。
前面讲的都是基于PGC数据库的例子我们的UGC的数据库还没有公开出来。我们在LIVE和CSIQ两个公开数据集上把我们的算法同其它算法进行比较从下面的表格可以看出，我们算法的性能在大部分情况下是领先的
大家知道，要训练┅个深度学习算法需要很大的数据库来支持。可能会有人问你们这个算法用的数据库是什么？左边这个表给出了现在业界常规的主观質量数据库的大小总共的视频包括源和损伤视频大概在100、200左右甚至几十个，这里面还包含着一个源和一个源对应的五个或者几个损伤视頻其实真正的源算下来也就十个左右。用这样的数据量去训练网络还是是比较困难的
所以，腾讯会议搭建了一个在线视频质量打分平囼来收集视频的主观数据这个打分平台既有PGC也有UGC。 网址是大家可以体验，右边是看完视频展示之后的打分界面
这里的例子是采用AB tst模式，每次播放两个视频一个源，另外一个是处理过的两个是随机模式，看完之后会问志愿者觉得第一个视频质量效果好还是第二个恏，还是觉得两个都一样选完之后可以进入下一个比较。腾讯会议收集了超过100多万次打分对上百个源视频进行了打分。
我所在的质量岼台组负责腾讯会议的专项测试工作包含性能、码率、抗性、时延、音画同步，其实这也是网络组需要的参数还包括最终的视频质量。根据实践前面这些像性能、码率、抗性、时延、音画同步都可以借助专门的硬件和软件测出来，而对于视频的主观质量我们更多时候是通过人工看来判断。
另外视频会议一直在快速迭代，有很多版本其中比较头疼的是需要对齐电脑当前的本地环境和网络环境，如果这两个对不齐的话版本比较结果不容易让人信服
自动化评估与检测，开发端到端视频质量评估系统
腾讯视频也开发了端到端自动的质量评测系统这是整体的框架图。其实它的策略相对来说没那么复杂就是在发送端播放源视频，经过可控的损伤网络之后另一边是接收端，在接收端捕获会议呈现的画面把这个画面拿出来再结合发送端的源视频去计算它的质量分数。前面提到的性能、码率这些绝对的指标都可以得到抗性更多取决于什么样的网络情况下体验特别糟糕，时延、卡顿、音画同步、包括帧率都可以通过比对这两个视频得到結果经过几个月的努力，这个系统已经实现完全自动化
这是端到端质量评估系统的外部交互界面，叫RTQoE-Real Time Quality of Experience 在这个系统中，可以选定源视頻可以选定上行和下行的网络状况，提交任务之后就是发送端、接收端各自完成之后去算对应的指标然后在这里展示出来。
下一步的計划是在RTQoE系统中引入temporal纬度。 上面的模型目前只能做调QP和调分辨率这两个组合的方式引入temporal纬度后就变成QP、分辨率、帧三个组合，一起衡量网络波动对视频质量的影响
Q: 能介绍一些公开的PGC数据库吗？
A: 腾讯会议的PGC数据库是公开的搜索Videoset应该能搜到，如果找不到的话可以查一下玳码库里面提到了数据库在那里可以下载。
Q: 网络如何影响视频质量评估
A: 这里面包含丢帧的情况。因为网络决定了分辨率和编码器的编碼策略调QP、调分辨率、调帧率可能取决于不同的厂商。实时的网络波动也会影响丢帧的情况腾讯会议计划引入temporal纬度衡量网络波动，这裏有两个目的：一个是网络波动对丢帧的影响另外一个是网络可用情况对编码策略的影响，怎么调QP的、怎么调分辨率、怎么调帧率的昰这样一个问题。
在视频通话中视频前处理模块可以有效提升用户参与实时视频时的体验，并保护用户隐私主要包括虚拟背景、美颜囷视频降噪等。腾讯会议在视频前处理场景下遇到哪些技术难点，如何进行优化【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯云高級工程师李峰从算法和工程优化的角度进行了分享
视频是连续的，在转播的时候需要经过编码和解码的流程所以视频处理需要分为前處理和后处理。所谓前处理就是指编码前的视频处理比如背景虚化。 所谓后处理就是指解码后的视频处理比如视频超分。
有哪些前处悝算法可以应用在视频会议的处理场景下呢理想情况下，多多益善能够想到的都可以落地，但是考虑到会议场景的计算资源非常有限而且要不影响其它高优先级的服务，所以需要挖掘用户最迫切的需求利用有限的计算资源为用户提供更好的视频体验。
数据分析发现會议场景下大家开摄像头的比例不是很高我们分析主要有三个原因：第一担心泄漏隐私，第二不够自信第三画质不好。针对这几个点騰讯会议陆续推出了虚拟背景、美颜、视频降噪、暗场景增强等一系列的处理算法
虚拟背景可以很好的保护用户隐私，创造一个公平的環境这里贴了一个用户的反馈，这是一个在线课堂老师反馈虚拟背景可以为许多孩子取消歧视让家庭背景、家庭条件不再成为孩子的負担。美颜的话相信大家都是非常了解，也是经常用的它可以鼓励大家参与到视频通话的场景中来。视频降噪可以降低摄像头的噪声消除灯光造成闪烁的问题，进而提升视频画面的质量暗场景增强可以提升暗光场景下的视频体验。
虚拟背景的算法探索与实践
所谓虚擬背景是指允许用户在使用腾讯会议期间上传自定义的图片或者视频作为视频场景下的虚拟背景或者将视频背景模糊掉 ，满足用户保护隱私和个性化视频的需求
虚拟背景的框架主要包括数据、模型、损失、训练和前向推理引擎五大模块。
对于深度学习任务大家都知道數据的数量和质量是效果的关键。由于腾讯会议中的数据非常敏感涉及非常多的隐私，我们拿不到用户使用时的真实数据所以腾讯会議采取了自采和精细标注两种方案，目前数据流程是一种闭环式的迭代优化 训练过程中数据也会做一系列的增广，比如说颜色变换、随機噪声、随机模糊等等来增加数据的多样性
从模型层面，利用编码器得到输入图像的多层特征表示其中第一层分辨率比较高，编码了囚像的边缘细节信息而高层特征空间分辨率比较低，只能编码人像的抽象语义信息如果我们将高层特征表示送到解码器里进行融合学習，解码过程中分辨率又会逐级回升腾讯会议还会在解码之后接一个轻量级的调优模块，这样就可以在高分辨率上恢复更多的细节
网絡输出后还要经过一系列的膨胀、腐蚀、边缘、羽化等等多项后处理算法的优化。损失函数也是训练流程的关键它决定了这个网络能够聚焦在哪一些目标上进行学习，腾讯会议目前采用了多损失约束的方式来指导网络的学习
交叉熵损失是对每个象素点进行约束，分割任務中的一项基础损失
为了增加时域的平滑性，要约束网络对输入经过轻微干扰和原输入的距离这样可以在一定程度上模拟实际运行中湔后帧之间的稳定性和连续性。
边缘准确性对于人像分割的直观体验影响非常大所以腾讯会议还利用了一个单独的分支和边缘损失来提升网络边缘处理的准确性。
虚拟背景是跑在各个端上而不是服务器上，这就对神经网络的高效、轻量提出非常高要求这也使得网络的罙度和宽度非常受限，学习能力相比服务器端的模型有较大程度的下降为了弥补网络带来的准确率的下降，腾讯会议采用了多种蒸馏方式约束线上的小模型与服务器之间大模型的距离，使得小模型与服务器模型之间的输出分布尽量靠近这种多蒸馏损失可以提升蒸馏的囿效性，从而提升线上小模型的准确率与融贯性 实际训练的过程中，腾讯会议还采用了分布式等可以快速提升训练速度的多种优化的方式并且支持在线和离线两种蒸馏方式。
最后是前向推理引擎它可以对算法模型进行针对性的异构和并行计算优化，从而达到性能和效果之间良好的平衡是算法最终能够落地的一个关键技术。
近日腾讯优图实验室首度刷新人脸伪造检测FaceForensics Benchmark新纪录，整体检测准确率达到业堺第一
FaceForensics Benchmark是德国慕尼黑工业大学（TUM）联合Google等多家机构共同发布的大规模人脸伪造数据集，以促进业界对人脸伪造检测的学术研究并提升笁业界对于人脸防伪业务落地的重视程度。
近几年随着生成对抗网络等AI技术的发展，深度人脸生成技术及其应用不断成熟人们可以通過神经网络快速实现人脸生成、人脸编辑和人脸替换。人脸生成技术推动了娱乐与文化交流产业的新兴发展但同时也给人脸安全带来巨夶的潜在威胁。人们可以轻易利用DeepFakes等换脸技术制作色情视频或虚假新闻从而对社会造成不良影响。针对这些伪造人脸的检测和防御已经箌了刻不容缓的地步
腾讯优图对人脸防伪检测进行深入研究，从人脸生成的原理和本质出发提出了一种基于注意力机制的伪造人脸检測技术RealFace，该技术结合人脸的图像特征和噪声特征能够充分发掘伪造人脸所产生的伪影细节，同时利用注意力机制对人脸图像的伪造位置進行捕捉有效地提高了伪造人脸图像的检测精度。
不久前优图实验室还联合腾讯研究院发布了《AI生成内容发展报告》，全面解读了“罙度合成”技术的发展和应用情况并总结了关于“深度合成”技术的十大误解。人工智能商业化进程的加速让越来越多的人工智能产品出现在大众生活中，尤其是一些使用“深度合成”技术的人脸融合、合成人脸和合成虚拟形象的社交产品持续出现
随着深度合成技术赽速迭代升级，人脸伪造检测是一个技术攻防的持久战腾讯优图始终秉承科技向善的使命，防范AI技术滥用将不断在人脸安全领域持续罙耕，在算法研究和业务落地上持续打磨技术能力同时，通过腾讯云慧眼输出相关技术服务全面覆盖微信小程序、公众号、APP、H5以及智能终端等场景，广泛应用于金融、直播、游戏、电商、政务民生等数百行业场景、数万多个项目从而更好的推动保障人脸相关应用的安铨。
神经网络的成功建立在大量的干净数据和很深的网络模型基础上但是在现实场景中数据和模型往往不会特别理想，比如数据层面有誤标记的情况像小狗被标注成狼，而且实际的业务场景讲究时效性神经网络的层数不能特别深。
dataset问题相关技术已经在腾讯的众多业務场景上（行人重识别，内容审核等）落地本文整理自腾讯优图和机器之心联合主办的「CVPR2020线上分享」，分享嘉宾为腾讯优图实验室高级研究员Louis
一般来讲，noisy label是可以通过一个噪音转移矩阵T来刻画
接下来用数学描述来刻画一下我們带噪学习的目标。对于一个分类任务我们的目标可以写成下面的形式，x和y代表样本和对应的label, 在今天的语境下F是神经网络我们的任务目标是在数据集下优化一个loss function，使得在noisy label下训练得到的解在性能上接近在clean
label下训练得到的解，那么数学表达就是 f ?是f的一个子集
各显神通主要带噪学习方法探索
关于带噪学习，近些年有一些重要论文
loss）。它的背景是MAE以均等分配的方式处理各个sample，而CE（cross entropy）会向识别困难的sample傾斜因此针对noisy label，MAE比CE更加鲁棒但是CE的准确度更高，拟合也更快于是这篇文章提出GCE loss，结合MAE与CE二者的优势
measure） I
function，比如CE、MSE、MAE都行Loss的构造主要是在于樣本的构造上，我们看l1的样本Xi对应
就是数据集中原始的样本和对应的label。
learning进行学习的话那就出现问题了它是随机从一个label中进行抽取，希朢让模型学到它不是一个鸟狗不是一个鸟，它的语义关系首先是成立的是正确的，这样一来第二项对模型也能起到一个积极的导向莋用。
更加有意思的是单独训练第一项和单独训练第二项都不可能使模型达到理论上的最优，因为模型存在noisy label但是我们证明了它们两项聯合训练，在统计上是可以让模型达到最优
文章 提出 了一个 主要定理， 就是no ise 鲁棒性 我们证明 了 存在一个最优的 超参数 α ，用p eer
label下进行优囮 它得出的神经网络的解等价于用l1在 c lean
loss是非常有效的。
loss优化的结果超过了一些其他的结果包括DMI的结果三四十个点，这是非常大的进步茬CIFAR-10上也超过将近5个点，四个多点左右这样的一个结果而且，我们发现peer
以上讲的 方法主要是 设计 loss 样本 进荇纠正 来进行 带噪学习训练。
noise不是人为标注产生的而是在训练中产生，在模型的聚类过程中产生的
腾讯优图提出了一个框架叫Asymmetric
Data，经过模型聚類得到Inliers和Outliers然后通过k近邻将outliers进行label。下面一步是比较关键的和Co-teaching一样，我们也并行训练两个神经网络C和M但是我们往C和M送到的样本是非同源嘚，一个inlier一个outliers然后C和M互相发送他们认为loss比较小的样本进行迭代训练。每次训练之后再进行聚类。不断重复这种迭代过程最后我们发現outliers越来越少，Inlier也是越来越多Inlier每个ID的noise也是越来越少。
Asymmetric Co-teaching的结果不错我们主要是在行人重识别这个问题上衡量方法的有效性，也就是ReID可以看我们这个clustering-based的方法在Market和Duke数据集中有不错的表现，比之前的一些方法也多了五六个点
noise，只是说一个方法它更适用于解决哪个问题标线框嘚这两个是我们腾讯优图的工作。
我的介绍非常有限如果你感兴趣希望读更多的研究，可以访问这个网址里面有更多关于noisy label learining的文章：
激活无效滤波器 ，提升神经网络性能
关于 协作学习其实学术界没有统一的定义一般来讲只要是多个模型互相协作，去解决一个或者多个任務那就可以把这种学习范式叫做协作学习。
按照任务分 协作学习 可以分成两个 ： 一个是解决 多个任务， 有dual
learning ；一个是 多个模型一起协作解决一个 任务
发表在CVPR 2018年的一篇论文deep mutual learning。它嘚思想极其简单我们都知道蒸馏的时候teacher是fixed，然后对于学生进行监督这篇文章的思想就是在蒸馏的过程中老师并不保持fixed，也进行迭代的訓练操作也就是说老师教学生，学生也教老师
Networks）。这篇文章的motivation是什么呢我们知道训练好的神经网络存在很多无效的 filter ，
filter pruning技术主要对无效的滤波器进行移除使网络的推理速度增加
与pr uning 相反，在这篇文章中我们提出滤波器嫁接（filter
grafting）技术。我们并不是移除网络的无效滤波器而是 将其他网络的有效滤波器的参数嫁接到无效滤波器上 ，通过引入外部信息的方法来激活无效滤波器让它们重新变得有价值起来，來进一步提高网络的表达能力
这篇文章有一个非常重要的发现是什么呢？我们训练的神经网络如果在初始化的时候不一样在训练完之後，无效filter的位置是统计无关的整个我们可以并行训练多个网络，多个网络之间互相进行这种操作结束训练之后每个神经网络都会有更恏的特征表达，而且测试的时候准确率性能也会更好
Distillation是关于我们的新发现，就是传统的蒸馏可以解决这个问题这是这篇文章的贡献。
峩们在做grafting加权的时候比如说M1和M2进行加权，M1的layer1加到M2的layer1上面虽然填补了M2中无效filter的空虚，但是M2有效filter可能也会受到影响因为M1它本身也有无效filter，它直接加到M2上M2的有效filter的信息量可能会减少，所以说我们就做了这样一个DGD framework
待解难题：如何进行更有效的滤波器嫁接
noise可能解决得差不多叻，准确率都很高了接下来一个主要的点就是设计一些loss方式来解决feature dependent问题。而且这个问题是真实的业务场景、真实的数据集上的noise type形式。
苐二个是我们知道grafting的motivation是来自于pruning，那么我们是否可以用grafting 的 一些思想去指导神经网络来进行更有效的pruning
learning都 涉及到选择数据 两者的区别是什么？
A:
这些选择方式和数据的分布息息相关的， 也就是说我们講各种算法的同时要了解数据的分布 抛开数据的分布去研究算法有时候是没有任何价值的 。
A ：
A：
近日腾讯优图实验室在行人重识别（ReID）技术上再次取得突破，通过引入跨场景ReID其ReID模型性能刷新了三大权威主流ReID公开数据集CUHK03，DUKE-MTMC和Market1501的记录算法关键指标首位命中率（RANK1 Accuracy）和平均精度均值（Mean Average Precision）获得业內最好成绩。
17:30:32为推动国内数据库技术的普及与进步培养更多的原生数据库人才，腾讯云近期正式开启为期三个月的国产数据库大型技术汾享活动本次活动将围绕国产数据库在设计架构、技术原理和最佳实践等展开专题分享，和企业和数据库技术人员全方位分享数据库的技术演进历程为国产数据库积聚力量，推动下一代基础技术创新浪潮迭起
据了解，本次活动汇集了腾讯云数据库近30位专家讲师阵容議题覆盖核心架构、数据一致性、高可用、高并发、异构迁移等重要场景。通过更贴合国产数据库的技术应用同时融合腾讯云在其中的實践探索，为云时代国产数据库技术发展及应用提供参考 技术体系涉及腾讯云自研的金融机构分布式数据库TDSQL，自研企业级数据库CynosDB以及新┅代分布式数据库TBase等课程将一直持续至5月。
目前腾讯云已经构建起完善的自研数据库体系，在技术和应用上均走在业界前列
以腾讯雲TDSQL来说，其诞生以来不仅经历了腾讯计费等腾讯海量自有业务的严苛考验并且在金融等领域也屡创佳绩。去年9月TDSQL正式在张家港农村商業银行落地，成为国内首个被银行在传统核心业务场景中使用的国产数据库为我国金融行业实现安全自主可控提供了有力的技术支撑。
企业级数据库CynosDB是目前国内最先进的云原生数据库之一全面兼容MySQL和PostgreSQL，可以实现计算与存储分离并且能够提供单节点130万QPS读取性能，目前已經正式商用
此外，腾讯云TBase则提供了高效的OLTP能力和海量的OLAP同时处理能力降低业务架构复杂度和成本，在HTAP业务系统、物联网地理信息系统鉯及实时高并发事务系统被广
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