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计算机视觉中的深度学习：技术、市场和5个你想不到的未来

嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2016年嵌入式视觉峰会（Embedded Vision Summit）中有关深度学习的内容：

谷歌工程师Pete Warden介绍如何利用TensorFlow框架，开发为Google Translate、Google Photos等不同产品订制的深度学习方案；

调研公司Tractica的首席分析师Bruce Daley从市场的角度介绍深度学习在计算机视觉产业生态中的影响，以及Tractica对未来计算机视觉市场发展和机遇的预测；

最后，电子设计自动化软件公司Cadence的CTO、IEEE Fellow Chris Rowen给出了神经网络在计算机视觉产业的五大趋势。

让嵌入式机器智能成为可能

TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden，介绍了如何使用TensorFlow框架开发不同的深度学习产品，还谈了谷歌为什么选择开源TensorFlow，以及让这个机器学习框架支持低功耗应用的方法。Warden此前是机器学习算法公司Jetpac 的CTO，在2014年该公司被谷歌收购后加入谷歌。

Warden开场直奔主题，再次为人尽皆知的TensorFlow打广告：是深度学习开源框架；支持视觉、语音及自然语言处理等多种应用；在谷歌公司内外都有广泛应用，在谷歌内部的应用包括Google Translate、Google Photos、OK Google、RankBrain。

Warden号召开发人员都来使用TensorFlow，因为TensorFlow拥有经过完善测试、产品级的代码，专门针对工程师需求，历史记录会得到妥善管理，他们团队一直认真工作，所以长期支持没有问题。

计算机视觉中的深度学习：技术、市场和5个你想不到的未来

TensorFlow使用图表示计算任务，图中的节点被称之为 op，一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor。每个 Tensor 是一个类型化的多维数组，比如一个图像集可以表示为四维浮点数数组。

Warden介绍了怎样用TensorFlow打造App：首先，下载一个免费的TensorFlow模型，当然这个模型是已经训练过了的，然后，使用你自己的图像数据训练这个模型。这之后就可以开始用TensorFlow搭建自己的平台，在移动设备上用C++运行。Warden接着讲了在TensorFlow上调用C++的方法。

在谈到为什么世界上还需要一个开源机器学习框架的时候，Warden表示，TensorFlow与OpenCL不同，是一种描述神经网络的高级语言，不过TensorFlow也支持OpenCL和CUDA。至于TensorFlow与OpenCV的区别——总之OpenCV很好，有很多传统计算机视觉模块，鉴于深度学习得出的结果一般会更好，将两者整合起来也很容易。

TensorFlow具有独一无二的架构，模块化和数据流的优化性能高于其他开源深度学习框架。在谷歌，TensorFlow的开发过程一直是产品导向的。

计算机视觉中的深度学习：技术、市场和5个你想不到的未来

作为移动端和嵌入式应用团队的负责人，Warden强调，TensorFlow非常重视移动端和嵌入式应用的开发，TensorFlow结构很容易简化，也就能够应用于低功耗App。TensorFlow支持推理的8比特整数计算，并且专门针对8比特整数代码做了优化。

深度学习服务产业市值将超过500亿美元

深度学习算法是加速大规模数据分析并使其自动化的关键工具，有很多商业应用。调研公司Tractica的首席分析师Bruce Daley从市场的角度介绍深度学习在计算机视觉产业生态中的影响，在名为《深度学习如何拓展计算机视觉市场》中，Daley围绕深度学习的计算机视觉市场和技术、使用案例以及产业生态。作为Tractica的首席分析师，Daley还给出了Tractica调研发现的具体市场机会和产业整体趋势。

首先，Daley回顾了人工智能发展历史及标志性事件，快进到2015年，企业级人工智能应用开始出现。根据Tractica预计，到2025年，光是深度学习软件的销售额就能达到104亿美元，而且硬件和服务还会增长更多，其中深度学习相关服务的产值高达500多亿美元。

深度学习虽然不会对生活造成直接影响，但它会从最根本的层面改变生活——改变数据。你可以用同样是算法处理各种不同类型的数据。随着社会越来越数字化，数据增加，深度学习展现出了优势。不过，Daley也指出，在产品周期里当过了成熟期以后，数据的价值就会逐渐降低。同时，深度学习也有局限：虽然应用广泛，但依赖高质量的数据，无法用数学语言描述，人才严重不足。

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