DeepTech深科技|1400多颗Star｜专访，机器视觉领军学者沈春华，获澳大利亚科研终身成就奖！新算法获GitHub( 三 )
利好小公司开发者 ， 不懂算法也能用
一言以蔽之 ， 沈春华团队的研究工作的主要目的之一 ， 是为了提高开发者工作质量和效率 ， 反映到终端用户则能用到更好的产品 。
以背景自动虚化为例 ， 现在几乎所有手机都有该功能 ， 背后正是人工智能算法在运行 。 以前文提到的手机厂商来说 ， 手机算法对功耗、速度都有极高要求 ， 因此需要给厂商做个性化方案 。 如果说开源算法是一个基础款汉堡 ， 个性化方案就是在此基础上 ， 加了很多其他菜 。
但是该算法并非十全十美 ， 它仍可以追求更高效、更少的计算量和更高的精度 。 据了解 ， 沈春华团队在深度学习模型定点化方面也做了不少工作 ， 这些算法可让深度学习对嵌入式低功耗设备更友好 。
举例来说 ， 标准浮点运算一般是16位或32位 ， 它的计算量比较大 ， 产业界希望未来能做到一到两比特 ， 一个比特只有0和1 ， 两个比特可以有四种组合 ， 那么这种计算就能大大减少运算量和功耗 ， 从而适配移动端低功耗设备 。
该团队做的相当一部分工作 ， 是希望能解决业界难题 。 一些小微公司的开发者也许并不懂人工智能 ， 那么开发人工智能算法就会比较困难 。 使用类似沈春华团队开发的工具箱 ， 则可大大降低使用门槛 。
如今依赖该团队的工具箱 ， 已经有越来越多的程序员受惠其中 。 在该团队的GitHub开源网址https://git.io/AdelaiDet上 ， 已经有1400颗Star 。
他虽然身在海外 ， 但通过没有国界的互联网 ， 正在以技术范的方法 ， 帮助不断增长的中国程序员群体更好地敲代码 。
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