糖心传媒

受赏者のコメント

今回我々は、深层学习を用いた画像认识において、数式に基づいた几何学模様を学习データとして入力することで実画像を一切必要とせずに识别精度を底上げさせるデータベース「痴颈蝉耻补濒础迟辞尘」を提案しました。具体的には多様な轮郭を持つ生成画像を含む大规模画像データベースを构筑し、教师あり事前学习に适用します。结果として、提案手法は数亿枚规模の実画像データセットに匹敌する事前学习効果を、数百～数千万枚の生成画像でもたらすことができました。痴颈蝉耻补濒础迟辞尘は1年以上に及ぶ试行错误の果てに完成したデータベースであり、まさに廃寝忘食の势いで打ち込みました。时には仮説通りに事が运ばなかったり、性能がむしろ悪化したりなどと辛酸を尝める思いを多くしました。

この苦労と研究成果の素晴らしさを一人でも多くの方に知ってもらいたく、指导教员、共同研究先の方々と何度も発表资料を添削、修正を重ね万全を期して発表に挑みました。発表当日はポスター前に人だかりができるほど注目していただき、最终的に受赏することができました。この研究が多くの公司や研究者、同研究室の后辈の助けになることを愿います。

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