米兰·(milan)中国官方网站-为了不曾忘却的纪念：孙剑专题
导语：将孙剑博士的研究解读、吊唁文章及演讲收拾汇总与此，是咱们能想到的对于孙剑博士最佳的记念。
“16年前，黄煦涛去中国香港过圣诞，无心间发明一同聚首的几位计较机视觉的领甲士物均相差10岁，别离是：1936年出生的黄煦涛、1946年出生的马颂德、1956年出生的大作、1966年出生的沈向洋。各人便会商下一次聚首，是否能再找到另外一位再年青10岁的计较机视觉领甲士物，会商迅速指向统一小我私家，那即是沈向洋的学生、1976年出生的孙剑。”
2020年炎天，陈长汶传授于全世界人工智能与呆板人年夜会（GAIR） “Thomas S. Huang记念专场—中国计较机视觉的40年传承”环节，讲述了“40年传承”的由来。
作为40年传承故事的主人公，孙剑也持续三个炎天（2017-2019）来到雷峰网(公家号：雷峰网)GAIR年夜会的讲台，带着上百页幻灯片，毫无保留地为千名子弟们传承传教。
然而就于一个礼拜前的6月14日，孙剑却因病离世，这怎不让人扼腕感喟。
1生平与孝敬孙剑博士平生专注在科研事情，是人工智能计较机视觉和深度进修范畴的知论理学者。他的研究结果极年夜的鞭策了人工智能技能的成长及运用。孙剑博士的重要研究标的目的是计较机视觉及计较摄影学。自2002年以来于CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、PAMI五个顶级学术集会及期刊上发表学术论文100余篇，Google Scholar援用数跨越28万次，H-index 121，两次得到CVPR Best Paper Award(2009，2016)。
2016年7月，孙剑博士插手旷视，任首席科学家、旷视研究院院长。于孙剑博士的领导下，旷视研究院从十几人的小团队成长成为行业领先的计较机视觉研究院，研发了包括挪动端高效卷积神经收集ShuffleNet、开源深度进修框架旷视天元MegEngine、 AI出产力平台Brain++等多项立异技能，引领前沿人工智能运用。孙剑博士一手创造了研究院开放、平等、自由的文化及事情气氛并奠基了研究院的任务：连续立异拓展认知界限；特殊科技成绩产物价值。
2代表作ResNet按照Google Scholar统计，孙剑的论文援用数高达28万6千余次，援用量排名第一的，恰是“深度残差收集（ResNet）”。ResNet是世界上第一个跨越百层的深度神经收集，也是深度进修范畴最主要的研究之一。
于GAIR 2017上，孙剑曾经经先容ResNet研究的配景：曾经经人们不信赖深度进修收集是可以被练习的，从2012年8层的AlexNet以后，一切就都变了。但受各类前提的限定，于这类范式下，收集于20层摆布的体现最佳；直至ResNet的呈现，则是让神经收集的研究最先腾飞，进入了一个新的阶段。
这一切启事在神经收集研究一贯的“The Deeper，The Better”（越深越好）的信念：收集层数的加深会让收集的表达能力及抽象能力也会提高；而另外一方面，层数的加深也年夜幅提高了可供调解的参数的数目，调解的自由度也越年夜。换言之，神经收集的层数的增长可以于必然水平上填补收集布局精良性的不足，这也使患上“调参侠”及“炼丹师”的步队进一步扩展——正如李沐所说，假定你于利用卷积神经收集，有一半的可能性就是于利用ResNet 或者它的变种。
但神经收集繁杂性的增长的同时也随之带来一系列的问题，如梯度消散/梯度爆炸、过拟合问题、退化问题等。ResNet所解决的恰是深度神经收集练习的“退化问题”，使患上练习深度神经收集成为可能。
假如做个类比，于神经收集中插手隐蔽层，解决了闻名的“单层神经收集为啥拟合不了XOR函数”是神经收集从0到1的冲破，AlexNet是从1到10的冲破，ResNet则是从10到100或者者1000，甚至更多的冲破。
此外，孙剑的Faster RCNN、Spatial pyramid pooling、Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior、ShuffleNet等代表性研究也于计较机视觉的诸多范畴做出了卓异的孝敬。
3为了避免曾经忘怀的记念咱们始终信赖一句话：记念，是为了避免曾经忘怀。
于今天凌晨的CVPR 2022揭幕式上，咱们欣慰地看到年夜会增长了一个简短的记念孙剑博士的环节。孙剑是CVPR社区的活跃者，并曾经两次得到CVPR的最好论文。也许小我私家的陈迹也许终会被时间抚平，但他的聪明将成为世界的一部门。
子曰：正人疾没世而名不称焉。传名在后世，是对于在人生的激励；于汗青浩瀚的长河中，惟有鞭策了汗青前进、给世界留下了陈迹的那些工具，才会真实的存于下去。
今天，咱们推出孙剑博士的记念专题，追忆孙剑博士的生平，怀想孙剑博士的孝敬，追忆人生点滴，进修其学术思惟，并将其发扬。
本期记念专题分为四个部门：
生平与孝敬。于本文中咱们已经经做了扼要的总结，如有不妥的地方，敬请原谅。
研究解读。对于在无数人工智能研究者来讲，孙剑是他们发展路上的良师益友；咱们拔取了孙剑博士最具代表性的研究解读，也但愿更多人犹如孙剑的学生张祥雨于记念孙剑时所说的，接过衣钵，雕琢前行。
吊唁文章。咱们最初曾经思量向孙剑的亲友挚友们举行约稿，回忆与孙剑博士的点滴片断。但综合思量后，咱们还有是决议改成将亲友挚友们已经写好或者发布的怀想文章举行汇总；
演讲收拾。包罗孙剑的研究理念、前沿研究结果和学术与财产化的思索等。
作为文字事情者，咱们信赖文字的气力。将孙剑博士的研究解读、吊唁文章及演讲收拾汇总在此，是咱们能想到的对于孙剑博士最佳的记念；也但愿厥后者以此比照本身，见贤，思齐；并沿着前人开拓的门路，既往，开来。
4研究与解读残差收集解决了甚么，为何有用？
5吊唁与追思R.I.P, Jian. We already miss you.忆孙剑Rest In Peace！ResNet In Use！| 学术人生孙剑亲自撰文：我于 Face++ 的这半年
6演讲收拾2016 孙剑：登上“人工智能之月”，咱们爬树还有是造火箭？
2017 孙剑：怎样于至公司及创业公司做好计较机视觉研究
GAIR 2017｜孙剑：计较视觉的革命与挑战
CVPR 2018 旷视「盐城湖AI之夜」｜孙剑致辞
GAIR 2018｜孙剑：怎样打造云、端、芯上的视觉计较
2018 孙剑：物体检测中很难用函数迫近去解决的几年夜问题
孙剑：“吾将上下而求索” | 二十一世纪计较
GAIR 2019｜孙剑：深度进修视觉厘革视觉计较
2019 新一代人工智能院士岑岭论坛｜孙剑：视觉计较的前沿进展
2020 孙剑 ：视觉计较的前沿进展
雷峰网
雷峰网版权文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
-米兰·(milan)中国官方网站
