會議的主持人面帶笑容，宣佈孟繁岐隆重登場。
孟繁岐沉迷分成的計算，正在暢想美好的未來，完全沒有感覺到時間竟然過得如此之快。
連忙關掉谷歌的財報，緩步登臺。
看著臺下滿滿一教室的AI領域學者們，都翹首以盼，用十分期待的目光看著自己，孟繁岐發覺自己遠沒有想象的那麼緊張。
“大家好，這個報告的主題主要是應用於影象領域的深度殘差學習。我知道大家可能主要是為它在影象識別領域取得的成績而來的。”
說到這裡，孟繁岐頓了一秒，臺下響起了會心的笑聲。
“不過在這樣的場合，我個人並不希望花費太多的時間在具體的細節上面，相關的論文和程式碼在最近一段時間會陸續地開源，對細節感興趣的朋友可以自己去探索。”
與谷歌簽下合同之後，孟繁岐手頭的所有論文也就沒有繼續壓在手裡的必要了。
藉著釋出會和這次國際會議的熱度，他準備直接全部公之於眾。
當然，這部分內容現在需要先經過谷歌的首肯和內部審閱才可以釋出出去，以免它們可能導致谷歌的利益有損失。
不過由於這部分技術內容大都是影象演算法領域的，目前還沒有涉及到谷歌的關鍵利益。
若是等幾周後，孟繁岐將對谷歌推薦和廣告演算法的一系列策略做出來之後，想要公佈這部分技術，谷歌是萬萬不可能會答應的。
不涉及核心利益的情況下，谷歌在這些技術方面一向還是非常大方的，在經過傑夫和辛頓的審閱之後，孟繁岐已經準備先後把之前攢下的部分工作公佈出去。
&nNet為首的部分論文已經可以在arxiv上直接閱讀到。
剛才其他隊伍在上面介紹自己做法的時候，其實也有很多人像孟繁岐看財報一樣，在偷偷閱讀DreamNet的論文。
“雖然賽事的主題是影象的識別分類，但如此多學者聚集在一起的機會確實不多，我希望同時把其他方面的一些內容一起在這裡展示一下。”
視覺頂會有三個，分別是本次孟繁岐參加的國際計算機視覺大會，ICCV。
還有歐洲計算機視覺會議，ECCV，一個偏歐洲一點的會議。
這兩個都是兩年一辦，所以一年也只有兩次這樣國際頂級的會議機會。
唯一一個每年都舉辦的，是CVPR，國際計算機視覺和模式識別大會。
但它的舉辦地點基本上都在美國，簽證方面經常會有一些問題。
本次的機會比較難得，當然要多宣傳一下自己的工作。
&nNet的殘差思想，不僅在影象的識別分類上取得了巨大的突破，我同時也衍生出了它的一些變體，比如生成式網路，檢測網路，還有分割網路。”
識別分類有競賽結果，生成式網路的論文已經放出，而檢測的網路隨著白度的釋出會，大家也已經瞭解它的威力。