主要物体，还准确标注出了它们的位置关系。
演示过程中，会场内的气氛逐渐发生了变化。最初的质疑声消失了，取而代之的是惊讶的低语。
这个延迟太不可思议了。一位技术评审小声对同事说道，在这么小的设备上能达到这样的推理速度。
另一位评审补充：准确率也很高。而且你看它的置信度计算，非常稳定。
演示结束后，会场内响起了掌声。但质疑的声音并没有完全消失。
林先生，你的演示很精彩。一位来自竞争对手的工程师站起来说道，但深度学习模型是黑盒，我们无法理解它的决策过程。这样的模型真的可靠吗？
林星石早有准备：我们可以提供完整的训练日志和配置签名。所有超参数设置、数据预处理方法都是公开的。
他当场调出了训练过程的完整记录：这是我们的误差曲线，从第一个epoch到最后一个epoch的变化都有记录。这是我们的验证集结果，所有的测试数据都可以复现。
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质疑者并不满意：但这些还是不能证明模型的可解释性。我们需要更直接的验证方法。
那么我提议进行现场复刻。林星石平静地回应，请各位评审随机指定一个配置，我们现场训练一个小型模型，验证训练过程和结果的可靠性。
这个提议得到了评审委员会的同意。他们随机选择了一个简化版的网络结构和训练配置。
林星石在现场开始了训练过程。三个小时后，复刻的模型完成了训练。测试结果显示，这个简化模型在验证集上的表现与原模型的趋势完全一致。
这...这确实证明了你们方法的可靠性。之前提出质疑的工程师终于承认道，训练过程是可复现的，结果也是可验证的。
其他评审也纷纷表示认可。技术评审环节顺利通过，星火科技进入了最终的评分阶段。
几天后，ImageNet大赛的结果公布了。星火科技以显着优势夺冠，成为了第一支使用卷积神经网络赢得该赛事冠军的团队。
成绩公布的那一刻，媒体对星火科技的评价发生了180度的转变。从最初的异想天开变成了超越时代。
这是一个里程碑式的突破。一位科技记者在报道中写道，星火科技不仅赢得了比赛，更重要的是证明了一个新的技术方向是可行的。
行业内的反应更加热烈。多家研究机构和公司开始联系星火科技，希望能够进行技术交流。
面对这些请求，林星石做出了一个让业界惊讶的决定。他宣布将星火科技在ImageNet比赛中使用的全部技术细节公开。
我们发布了数据增广与训练流程的白皮书。林星石在技术分享会上宣布，所有的代码都会开源，包括我们的网络结构设计、训练策略和优化方法。
这个决定在行业内引起了巨大的反响。一些竞争对手感到困惑，不明白星火科技为什么要公开自己的核心技术。
这样做会不会削弱我们的竞争优势？陈默在内部会议上提出了疑问。
林星石解释道：单个技术的领先是暂时的。只有推动整个行业的发展，才能创造更大的价值。而且，开源会让更多人参与到这个领域的研究中，加速技术的进步。
果然，开源决定带来了积极的效果。越来越多的研究团队开始基于星火科技的技术进行改进和创新。卷积神经网络在计算机视觉领域的应用迅速普及。
现在几乎每个相关的论文都会引用我们的工作。赵阳在查看学术数据库时发现，我们的方法已经成为了新的基准。
张伟补充道：而且有很多团队在我们的基础上做出了改进。有些方法甚至比我们的原版效果更好。
林星石对此感到欣慰：这正是我们想要的结果。技术的进步需要集体的智慧，我们只是起到了抛砖引玉的作用。
回到南都市后，团队进行了一次简单的庆祝。但没有太多的时
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