上周日我們很開(kāi)心邀請(qǐng)到來(lái)自阿里AliExpress（速賣(mài)通）技術(shù)團(tuán)隊(duì)的潘攀、邢政、徐道奇三位技術(shù)專家，分享他們?cè)诒敬蜟VPR兩個(gè)挑戰(zhàn)賽上的豐碩成果。

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首先，阿里巴巴集團(tuán)資深專家潘攀分享了《AI技術(shù)在AliExpress的應(yīng)用》

速賣(mài)通（www.aliexpress.com）創(chuàng)立于2010年，是阿里巴巴旗下的一個(gè)全球交易市場(chǎng)，使全球消費(fèi)者得以直接從中國(guó)乃至全球的制造商和經(jīng)銷(xiāo)商購(gòu)買(mǎi)商品，其主要消費(fèi)者市場(chǎng)包括俄羅斯、美國(guó)、西班牙、法國(guó)和巴西。在跨境業(yè)務(wù)中，豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景給AI技術(shù)的落地和應(yīng)用提供了充足的土壤。

在這次分享中，他介紹了視覺(jué)，NLP，翻譯等AI技術(shù)在AE全鏈路業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，以及這些AI技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)帶來(lái)的積極作用。

接下來(lái)，阿里算法專家邢政分享了他們在CVPR 2022 ActivityNet Dense Video Captioning視頻文本生成競(jìng)賽中獲得第一名的方案，這也是他們連續(xù)第二年獲得冠軍。該方案體現(xiàn)了技術(shù)團(tuán)隊(duì)在視頻內(nèi)容理解，短視頻和文本創(chuàng)意生成上面的能力，相關(guān)技術(shù)用于AE短視頻外投。

隨著科技的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)上積累了大量的視頻內(nèi)容。如何全面的理解視頻是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。視頻密集描述旨在從未裁剪的視頻中發(fā)現(xiàn)主要的行為事件的起始時(shí)間并為這些事件生成前后連貫的描述語(yǔ)句。

在2022年CVPR ActivityNet DVC 競(jìng)賽中，他們結(jié)合圖片CLIP特征以及視頻VIVIT特征，對(duì)BMN模型做多種改進(jìn)并融合多個(gè)結(jié)果以獲得更精準(zhǔn)的事件檢測(cè)，最后通過(guò)TSRM模塊對(duì)inter-events relation進(jìn)行建模，通過(guò)CMG模塊依次給事件生成描述。

最后，阿里高級(jí)算法工程師徐道奇分享了他們在CVPR 2022 Object Detection in Haze 霧中物體檢測(cè)競(jìng)賽中的亞軍方案。方案體現(xiàn)了技術(shù)團(tuán)隊(duì)在物體檢測(cè)技術(shù)上面的能力，相關(guān)技術(shù)用于AE商品理解，AE圖像搜索等。

目標(biāo)檢測(cè)已成為在各行各業(yè)應(yīng)用廣泛的技術(shù)，其中在霧中的目標(biāo)檢測(cè)和去霧技術(shù)已經(jīng)成為歷年CVPR競(jìng)賽的熱點(diǎn)。

2022年濃霧場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)中，他們通過(guò)結(jié)合tdn以及cyclegan去霧增強(qiáng)數(shù)據(jù)方法，和使用one-stage, two-stage多模型特征融合方法。

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