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用50张图训练,就能辨认高仿盗窟货!阿里宁静图灵实验室获ECCV 2020挑战赛冠军

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-02-28 浏览次数:0
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原标题:用50张图训练,就能辨认高仿盗窟货!阿里宁静图灵实验室获ECCV 2020挑战赛冠军 来源:量子位

存眷前沿科技 贾浩楠 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

贾浩楠 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

阿里AI最近拿到了一个“世界第一”:计算机视觉领域顶会ECCV 2020 VIPriors挑战赛分类赛道冠军。

仅用50张图片训练,然后辨认特定种别的物体,阿里宁静团队的算法击败了全部参赛对手。

阿里的高效分类AI模子,可以解决戴口罩的人脸辨认问题;还可以打假,辨认零售市场的高仿盗窟货。

训练数据50张图,堪称最难分类算法挑战

ECCV 2020 VIPriors挑战赛最困难的一点,是1000个数据种别中,每个种别仅有50张图片作为训练数据。

参赛者的模子,必须能在这种训练数据少少的情况下,实现对于目标高精度辨认分类。

如许的难度,对于传统的AI模子来讲,险些是不可能的使命。由于它们普遍需要海量带标签训练数据作为基石,才能包管AI模子的效果。

但是数据的网络和标注需要昂贵的人力成本,需要从差别的角度、光照条件和位置拍摄、网络几千甚至上万张图片并举行标注。

根据招聘平台信息,北京地域,数据标注师的月薪普遍在5000-8000,有数据收罗技能的标注师月薪每每凌驾10000。而数据标注师的培训解说岗,工资则凌驾2万。

ECCV 2020 VIPriors挑战赛的初志,就是勉励探索可以或许高效学习的AI神经网络,降低神经网络训练历程中的人力标注成本和计算资源消耗,使用少少的训练数据,一块GPU也可以完成。

在分类赛道上,角逐数据基于ImageNet抽取,1000个种别,每个种别仅使用50张图像,训练集共5w张图片,范围仅为Imagenet的1/26。

角逐划定模子只能train from scratch,不能使用分外的训练数据,不能使用预训练模子,不能使用迁移学习,排名以测试集上的Top-1 Accuracy为准。

戴口罩辨认+AI零售打假

在角逐中,面临50张训练图片的苛刻要求,阿里宁静图灵实验室的智能算法团队从三个技能偏向举行了突破:

利用随机抽取的两张训练图像,使用数据增强并举行拼接,最洪流平富厚训练样本资源;

设计奇特的神经网络结构,加入显著性特性模块挖掘样本的特点,提升分类性能;

利用分层语义结构,让AI模子更好地挖掘数据,实现更好的学习效果。

这三点创新要领,同时与自监视有用联合,在学习更好的数据表征基础上,引导模子高效学习,得到更好的辨认能力。

得到了冠军,这项高效AI方案有什么现实应用呢?

阿里宁静图灵实验室资深算法专家薛晖先容,疫情期间,突发口罩佩戴问题使得大量人脸门禁失效,许多小区需要摘下口罩刷脸,带来不须要的康健风险。

而高效AI分类技能的应用大大降低了模子初始化的数据需求量,帮助快速训练好模子,解决了戴口罩的人脸辨认问题。

别的,这项AI技能还能用于打假,辨认盗窟仿冒商品,而且已经投入使用。

对于零售场景,无论是线上照旧线下,对于刚刚上新的某种产物,每每是样本数目较少,预训练使命和目标使命存在差异,预训练模子可能损害目标使命的准确率。而高效AI方案恰恰可以或许解决上述问题。

以某知名品牌运动鞋上新为例,一段时间内仅能得到该产物差别的配色以及商品几个差别角度的图片。

在仅有少量商品展示图的情况下,通过高效AI方案,在新产物问世的极短时间内就能实现新款商品辨认能力的笼罩,降低新产物被盗窟和假冒的风险

对于在网上购物的你我来说,这项技能使消费者大大降低了遇到真假难辨的高仿货几率。

不消消费者自己动手部署算法去辨认商品,阿里宁静的高效AI方案在平台端部署,在商品陈列阶段就尽量包管真品,制止出现鱼龙稠浊的情况。

除了零售打假,在其他辨认种别多、每个种别样本数目很少的场景,好比知识产权商标辨认、通用商品辨认和动植物掩护等等,阿里的高效AI方案都有用武之地。

目前高效AI方案对内已应用到了阿里多个业务场景,如淘宝视频、淘宝直播、优酷等平台的知识产权掩护,为数字基建的宁静建设提供样本参考,对外则通过绿网直接服务大中小企业。

阿里宁静图灵实验室

阿里宁静图灵实验室是阿里巴巴从事宁静领域呆板学习研发的顶级团队,专注于 CV、NLP 及 ML 领域,团队所研发的 AI 技能被遍及用于阿里巴巴经济体的全球业务网络宁静、数据宁静、知识产权、新零售宁静以及风控反作弊等业务场景。

本年分类赛道共有来自全球的56位选手参与,终极,阿阿里宁静的高效AI分类技能逾越三星、同济大学等海表里多支队伍的同类技能,勇夺冠军。

“A visual inductive priors framework for data-efficient image classification”也已经被ECCV 2020 Workshop VIPriors吸收。

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