华为官方提到,这意味着,钟钊团队成功开启了AutoML大规模商用的先河。
消息一出,又是一波话题爆炸。
“华为这200万年薪,花得值了。”
入职不到一年,算法用于千万台华为手机
具体怎么个值法,还是从钟钊本人的研究工作说起。
事实上,钟钊解决的正是图像像素处理算法中的一大痛点——算法精度与模型大小的平衡。
如果解决它,就能将像素处理算法部署到手机上,加速空间增强、超分辨率等图像处理的速度。
然而,与目标检测、图像分类等常见CV算法不同,这类模型的制作,需要对像素的相关属性有深入理解。
此前在AutoML方向上,对于图像分类、目标识别等CV算法的应用已经有非常多了。然而,具体到像素的算法上,还没有团队成功将AutoML进行大规模应用。
像素包括非常多的属性,例如颜色、亮度等。算法对像素进行处理,可以说是需要对图像最基本的元素进行处理。
因此,这类算法对精度要求非常高,此前华为不少专家都没能成功攻克它。
钟钊带领团队,成功将AutoML技术应用到了图像像素处理算法上。
AutoML(Automated Machine Learning),简单来说就是“用AI设计AI”,从2014年开始成为热门研究,2018年,该技术逐渐进入试商用加速阶段。
事实上,在钟钊来到华为之前,华为诺亚方舟实验室已经在进行AutoML方向的相关研究。
实验室自研了一个全流程AutoML算法集合VEGA,其中“基于硬件约束的高效分类网络搜索方案(CARS)”、“轻量级超分网络结构搜索(ESR-EA)”等算法,都属于NAS的范畴。
而AutoML,正好是钟钊在博士期间研究的方向。
2019年,钟钊和当时也在搞AutoML的华为“一拍即合”,凭借着在商汤实习时的积累,作为201万年薪的“天才少年”加入华为,担任AutoML研究组的leader,入职一年之内,就攻破了这个像素处理算法的难关。
随后,钟钊又在入职两年内,带领团队自研出了端到端的像素级AutoML流水线。
据华为介绍,这项技术能“在学界和业界都只能做到2-3倍的情况下,将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍”,目前已用于部分新机型上,未来还会用于更多产品。
不止这项研究,钟钊在移动端视觉模型上,也有不少建树。
一直以来,设计用于移动端视觉模型主要有两种方法:
一种是手工设计轻量级的网络结构,如ShuffleNet、MobileNetV3等已取得一定的进展。
不过钟钊团队研究发现这些模型的卷积核之间仍然存在冗余,限制了模型的速度。
另一种是方法进行模型压缩,通过剪枝、蒸馏等手段获得一个与大模型结构相似的小模型。
但这种方法又会使精度下降,难以满足高端手机的要求。
钟钊来到华为后,带领团队提出过一种根据图像的内容自适应生成卷积核的动态方法。
这种方法可以在保持精度的情况下显著降低计算量,对于不同的CNN网络可以降低37%-71.3%不等。
此外在数据增强方面,钟钊在华为也研究了一种对抗性自动数据增强方法,发表在2020年ICLR上。
而如今这些研究成功的背后,也离不开钟钊本人一直的努力。
家学渊源,自小学习计算机
钟钊1991年出生在一个深受计算机科学影响的家庭。
本科就读于华中科技大学软件工程专业,大三时曾在全国大学生数学建模竞赛中获得湖北一等奖。
据‘华为心声社区’报道,钟钊的父亲就是一名计算机科学家,是钱三强何泽慧夫妇的学生。
钟钊在父亲的培养下产生了浓厚兴趣,小学开始就学习一些编程知识。
在这种环境下成长,大学他选择计算机相关专业也毫不意外。
本科期间他还与同学组队做了一些编程项目,像是基于微信开发的校内版漂流瓶,很受同学们欢迎。
本科毕业后,他来到中科院自动化研究所,师从副所长刘成林。
2018年他在商汤实习期间的一作论文入选了CVPR Oral并在大会做了主题报告,当年中国入选Oral的论文仅有个位数。
在这篇论文中他提出一种自动构建高性能神经网络的分块生成办法,现在已被引用400余次。
这也是钟钊在AutoML这一相对新兴的方向发表的第一篇论文。
后来,他的研究方向逐渐聚焦于此,博士毕业论文也以《深度神经网络结构:从人工设计到自动学习为题》。
到现在,他已在IEEE T PATTERN ANAL、ICLR、iCCV、NeurIPS等国际期刊会议上发表多篇AutoML相关论文。
事实上,此前不乏外界针对“天才少年”资历的质疑声音。
在知乎就有匿名用户,曾经对于钟钊等一众“天才少年”的实际能力表示质疑,认为华为在“千金买马骨”:
据时代周报报道,一位曾与华为“天才少年”同实验室的IT业内人士表示:
华为这个年薪确实高得离谱,我们实验室一般博士毕业年薪大概在60万-80万元,硕士40万元左右。
但计算机这个行业,就是拿多少钱干多少事,他们目前压力也大。
这次官方主动公开“天才少年”钟钊的最新研究成果,并将相关成果用于华为产品上,不仅是对于钟钊本人的肯定,更是表明华为自身对于这项计划的信心。
在这之后,是否还会有更多“天才少年”的研究成果被公开出来?
我们拭目以待。
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