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实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究，对视频的实例分割（Video Instance Segmentation，简称VIS）的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的，无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景，还是网络媒体中的长短视频，大多数为视频流的信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义，本文系美团无人配送团队在CVPR 2021发表的一篇论文解读。 阅读全文

近日，美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军。本文主要是算法层面的介绍，希望能给从事相关工作的同学有所帮助或者启发。 阅读全文

在自动驾驶行业的经典控制方案中，横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行，但显然不符合人类的驾驶方式，也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案，在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。 阅读全文

大型C++工程项目，都会面临编译耗时较长的问题。不管是开发调试迭代、准入测试，亦或是持续集成阶段，编译行为无处不在，降低编译时间对提高研发效率来说具有非常重要意义。 阅读全文

AI平台/搜索与NLP部/NLP中心/知识图谱组共有六篇论文（其中4篇长文，2篇短文）被国际会议CIKM2020接收，这些论文是知识图谱组在多模态知识图谱、MT-BERT、Graph Embedding和图谱可解释性等方向上的技术沉淀和应用。 阅读全文

在自动驾驶行业的经典控制方案中，横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行，但显然不符合人类的驾驶方式，也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案，在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。 阅读全文

跟其他常见的编程语言不同，Java将编译过程分成了两个部分，这就对性能带来了一定的影响。而即时（Just In Time, JIT）编译器能够提高Java程序的运行速度。本文会先解析一下即时编译器的原理，然后再分享一些在美团实践的经验，希望能对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务，要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。日前，北京邮电大学王小捷教授团队与美团AI平台NLP中心团队合作在目标导向的视觉对话任务上的研究论文被国际多媒体领域顶级会议ACMMM 2020录用。 阅读全文

本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛亚军的技术方案以及在美团搜索业务中的应用与实践。 阅读全文

提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域的一大重要目标。在人工智能领域，很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。 阅读全文

NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。 阅读全文

本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足，希望对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。 阅读全文

近年来，BERT等Transformer模型大放异彩，在搜索推荐系统应用也成为业界潮流。美美今天介绍的这篇文章，将分享Transformer在美团搜索排序上的实践经验。 阅读全文