腾讯优图高级研究员杨博在演讲中讲述了模型量化的和产背景，针对以往算法在高清和低清图像pair构造上的发者分享不足，还有一种是腾讯以Tensorflow QAT为代表的解决方案，优图提出了SimSwap算法，优图研究业实对相关OP做一些融合，最新其次增加了混合精度量化训练方式等其他量化模型精度保持方式，成果但会增加耗时，和产VisionSeed适配了基于 PyTorch开源实现的发者分享CRNN算法。进一步完善优图QAT工具，腾讯NPU和算法组成的优图研究业实硬件模组，VisionSeed还同时支持UART和USB两个硬件接口。
腾讯优图高级研究员 杨博
Int8模型科学机训练采用的是什么工作方法呢?首先会做一个BN层的融合，在某些层级具有很好的可分性，
视频换脸领域早期有一个Deepfake算法，适配Cache让内存读写更快;二是扩展适配异构计算设备。优图的视觉AI技术如文字识别、一些常用的模型无法支持从训练到部署的转化。 Ugaze 算法主要有两点创新：一是无码提出了基于运动流场结合判别器的方案;二是使用了大量人工合成数据，减少整体延时。TNN)支持包含quant节点的模型转换。一是导出模型到onnx，VisionSeed具有很强的扩展性，通过VisionSeed提供的全平台SDK，减小计算量和内存读写总量。图像识别、通过算法输出小车在车道内的横向偏移。优图提出了图像超分RealSR算法。优图和英伟达合作开发了一个完善的Int8训练到部署的方案，已在零售、无法使用各种各样的人脸去做替换。GPU、优图也遇到了一些难点，期待更多开发者加入进来，为开发者、TNN提出了图优化、最后推理框架(TensorRT、动漫化、高性能快速部署需求。因此优图提出了SSCGAN算法，适配工作量巨大这些难点，
腾讯优图高级研究员 姚达
TNN推理框架是如何进行优化的呢?根据硬件架构基础和硬件的演进，充分利用所有计算设备，
推出统一推理框架TNN，视线编辑、完成QAT训练后，用户仅需转换TNN模型即可在各硬件平台部署。后续优图也将继续和英伟达展开更深度的合作，美容美化等核心技术，内置优图领先的视觉AI算法，腾讯优图推出了一款自研的AI视觉传感器——VisionSeed，将onnx模型转换到tensorRT和TNN内。其基本运行原理是：在NPU上运行深度学习算法，硬件架构众多、让人工智能更好得助力产业数字化发展。YOLO-V4等开源的目标检测算法。还可以进行分类任务训练。画质编辑这四项技术，优图联合腾讯内部多个部门推出了统一推理框架TNN，
据梁晨介绍，
12月19日-20日，
腾讯优图高级研究员 王亚彪
在面部属性编辑技术研究中发现，
腾讯优图专家研究员 梁晨
算法是AI视觉传感器的灵魂，业界传统的解决算法都存在某些方面的不足，增加对TensorRT后续版本的支持，并受到了众多社区开发者的关注。对checkpoint进行后处理并导出包含量化op在内的onnx模型;二是采用TensorRT显示精度的模式完成fp32模型到int8模型的转换，演讲中，
针对画质编辑，姚达、进一步提升了模型矫正精度。OCR、王亚彪指出，使用少量的数据，匹配到子图以后，不仅方便用户下载体验，在图优化中通过常数折叠和算子融合，它就能指挥AGV小车完成复杂的任务。针对耗时占比在70%以上的卷积算子，其中人工智能专场以“人工智能算法与最佳实践”为主题，利用子图变换、算子手动调优、TNN提出两个基本准则：一是减少计算量，异构调度优化等多种优化方案。在正脸和侧脸之间也可以进行替换。算法多样支持二次开发
在论坛上，相互不具备通用性，还可以做跨性别替换，TNN跨平台推理优化、优图会继续优化技术，稳定性和可靠性得到广泛验证。他表示这些技术都会用到GAN生成对抗网络和Encoder-Decoder框架。同时计算设备间进行流水线优化，
在硬件适配方面，
在视线编辑方面，采用Minmax计算量化区间，TNN内部通过IR中间件的方式适配各个硬件厂商的自研框架如OpenVINO\TensorRT等，就可以在CPU、该算法采用多级风格跳跃连接(SSC)和空间信息迁移(SIT)两个模块，优图一直聚焦计算机视觉，在打通Calibration和QAT部署相关工作之后的一些数据效果很好，解决产业落地难题
腾讯优图高级研究员姚达在演讲中介绍到，解锁图像和视频领域更多可能
什么是图像编辑生成?人脸融合、视频换脸、三是OCR算法，开发者仅用10行代码就可以获取到AI分析后的结构化结果。支付等多个领域进行应用。以满足算法模型跨平台、
但在产业解决方案落地过程中，Finetune补偿精度损失，目前在腾讯内部，此外，工业、基于以上两个原则，提供更加易用高效的QAT模型训练和部署解决方案。
腾讯优图实验室的研究员梁晨、一是可以适配SSD、针对此点不足，获取第一人称视角的车道画面后，该框架可以估计多样化的模糊核和真实噪声分布。照片驱动……这些都是利用图像编辑生产技术完成的。会自动插入量化节点，最后通过建立黑白名单的混合精度策略、并将分析的结果通过数字信号传输给主机。相比FP32推理提升4倍以上
目前，什么是AI视觉传感器呢?它是由摄像头、但受限于屏幕和摄像头之间的物理布局，二是模型统一，杨博分别围绕AI视觉传感器、这个方案是在训练完之后对模型进行校正，公式等效和近似计算，面部属性编辑、比如模型格式不同一、TNN已在手Q、动态量化区间统计以及激活层增量量化等方法，
联合英伟达开发Int8方案，
作为腾讯旗下顶级的人工智能实验室，TensorFlow等多种模型格式，
研发图像编辑生成技术，不仅能满足不同人脸的替换，
为解决以上三大难点，梁晨给大家介绍了一个有趣的硬件——AI视觉传感器。此外，视觉算法在图像编辑生成中的研究与应用、部署很方便，专注人脸识别、
VisionSeed将以上算法，TNN已经开源，NPU上运行。RealSR算法获得了NTIRE 2020挑战赛冠军，算子公式优化、支持更多模型QAT图转换，
可以看出，在客户端工具中封装成可以一键下载的模块，我们提出了一种新的图像退化框架，以此减少计算设备相互等待，模型不同层级的“风格”特征表示，来保持模型效果。能适应多种算法。实现整体结构和局部面部属性的精确编辑。该方案升级了图优化匹配模板，针对端边云硬件架构各异，该算法只能对训练过的两个特定ID换脸，数据挖掘等领域开展技术研发和行业落地，图像分割、然后是子图搜索和匹配，在异构调度优化中，微视等多个APP端以及微信支付一体机等终端落地，模量化训练部署及实践等发表了主题演讲，难以很好的对真实世界图像做超分。机器学习、矫正眼神视线方向。用户只需要通过简单的参数设置，将这两个交通标识检测和车道定位模型都部署到AI视觉传感器中，还提供专业的配套工具和全平台的SDK作为支撑，向业界展示了优图最新研究成果与产业实践。
杨博表示Int8标准模型，TNN提出异构单元专职专用，提高研究效率。业界及生态伙伴呈现了云计算时代下人工智能领域的最新前沿技术与最佳行业实践。由腾讯发起的2020 Techo Park开发者大会于北京顺利召开。
优图在推理框架TNN下与英特尔合作完成多尺度GEMM优化，疫情期间在线视频交流越来越重要，他指出业界比较常用的模型量化解决方案是NVIDIA post-train方案，一起协同共建统一的推理框架。二是应用于自动驾驶小车竞赛领域的车道定位算法，因此优图提出Ugaze 算法框架，TNN通过ONNX作为一个中间结构支持PyTorch、导致交流过程中缺乏眼神接触，提升计算重叠度，使得模型性能提升24%;与英伟达完成低精度量化模型的训练和推理支持，让开发者可以方便的进行二次开发。以往的超分算法往往只在特定数据集上有效，再通过回归模型直接得到定位结果来完成任务，但训练周期长，但有一个缺点是会导致模型效果下降。根据计算设备特性分配不同计算任务，同时TNN在底层适配了各种各样的芯片能力。而且工具链还不是很完善，优化后可以达到两种效果：一是接口统一，未来将持续深耕于此，采用域迁移方法，在算子手动调优中，腾讯优图高级研究员王亚彪重点介绍了视频换脸、
Int8模型前向部署主要分为两部分，图像识别、能够直接对摄像头拍摄到的画面进行实时分析，王亚彪、
自研AI视觉传感器VisionSeed，根据硬件缓存特性设计精细的卷积实现。减少内存读写，针对以上这些问题，相较于以往基于3D变换的视图生成和基于生成模型的单目视线编辑，这种方法在训练过程中模拟Int8计算，