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2010年參加微軟主辦的Faculty Summit時,Turing Award winner Prof. John Hopcroft,分享了他是如何帶領(博士班)學生:

  1. Position yourself for the future
  2. Ignore well established open problems
  3. Formulate new direction of area
  4. Start simple!!
  5. Get international visibility; encourage your students to submit to top conferences

其實這些想法跟產品(或是公司) 的核心業務決定也非常類似–避免成熟產品、強調創新、lean model、marketing等!

Our two cents.

雖然在研究領域,我還是讓自己有三分之一的時間投注在產業的連結。我深信每一個人(不管是學生、員工、執行長、客戶)時間配額都一樣,都是珍貴的。

團隊(從大學部專題生到postdoc)每個人都獨立進行研究,通常為了方便,大可直接延續別人做過的問題。例如看到有人用X方法來解決重要的A問題,通常大家會開始尋找針對既有A問題的Y、Z方法等。

相反地,我們花費了相當的時間精力在決定「有創意」(影響力)的問題上, 也就是找另一個B(新)問題。

所以我們時常得花時間(幸運的話一星期,長的話三個月)來決定研究題目。開始之前,必須可以明確列出達成之後的可能(三到四點)貢獻,如果列不出來,或是說不清楚,我們就不進行。

同時,如果不能回答為什麼做這樣的研究,或是背後的動機別人很難理解,我們也不做。

其實產品的開發也非常類似。

最近也有機會跟其他團隊討論如何將機器智能技術應用在產品上。同樣地,我們努力尋找解決垂直產業或是使用者的「痛點」。

照片是整理出來由2007到2015年的研究團隊。很驕傲可以跟她(他們)一起工作,真的很精彩!

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結合虛與實的試鞋生成網路 (Virtual Try-On Shoe with Generative Neural Networks)

我們都有這樣的困擾,在電子購物的時候,看到一雙好看的鞋子,想買。但是卻又拿不定主意自己穿起來好看嗎?或是搭配某件褲子適合嗎?怎麼讓網路虛擬商城的鞋子,可以有效試在自己的腳上呢? 這個工作的挑戰在於如何使用單張鞋子商品的照片,很自然的合成在使用者的腳上,而且腳可能會有各種姿勢、角度。如何客服這個問題? 很高興大學部專題生(EE) 周晁德 完成了這個 PIVTONS 的虛擬鞋子試穿生成網路,試著解決這個困擾大家很久的問題。 這個有趣的工作也將於十二月初,在澳洲珀斯舉辦 Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2018 以大會演說 (Oral) 的方式跟大家分享這個工作。接下來全新的測試資料集將會公開讓大家使用,如果可以的話,我們也將試試看將整個試穿生成系統上線,讓大家體驗虛擬試鞋的樂趣 — 可以多試穿,多省錢。 我們鼓勵high-risk的研究工作。令人慶幸的是,這工作的發想、資料收集都是專題生獨立完成。當然在過程當中遇到很多GAN生成的問題,網路設計、訓練的問題,幾乎放棄了,還好團隊成員一起想辦法解決,關關難過,關關過(甚至免費擔任model),讓這個兼具技術深度以及商業價值的系統,可以順利完成。 我們也一直努力,讓智能生成(或是辨識)系統,賦予更有意義的應用 […]

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