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商汤科技副总裁杨帆:安防行业需要具备强大自我进化能力的AI丨AI安防峰会2018:澳门威尼24848网址

2020-09-28 00:27:02

,我们看见人工智能技术为安防行业带给的极大转变。同时,安防领域也有很多新的市场需求经常出现,这些市场需求对 AI 的分析能力明确提出了更高的拒绝和挑战。比如,在整个场景中利用人脸识别,利用结构化的分析技术展开线索查询、轨迹还原成,一人一档建设等,甚至打破视频之外的多维度数据之间的关联,这都对我们明确提出了新的挑战。

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智能安防领域现在有大量的人脸识别技术落地,从省到市到县,在各个场景下充分发挥了根本性价值。我仍然在想要,下一步是什么?今天安防的市场相当大,未来这个市场不会更大,之后再行下一步是什么?随着核心技术能力的提高,未来在更加大规模、综合性的场景,通过由事到人、由人到人、由人到事这些深层次的关联,展开更为深层次的信息挖出和关联性挖出,将不会沦为有可能。

大家都告诉商汤技术夸奖,2013 年我们明确提出 DeepID,2015 年 10 月我们人脸识别技术的系统误报率掌控在 E-5 次方量级。2017 年,我们在互联网金融行业展开手机人脸识别,误报率是 E-9 次方量级,对于人脸识别准确率的提高是每年两个数量级。以抓拍机为事例,每天每台平均值抓拍的人脸数在 1000-2000 左右,如果期望做一万路级别布控,误报率必须减少到 E-11 次方量级,这样一天能产生 100 多个误报。

然而,我们一般来说不是对一天的内容展开搜寻,而是三个月一个周期。这样,如果必须在总共一百天,一万个摄像头摄制的内容中,较为精确地定位出有目标人,技术的拒绝则要更高。

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商汤的目标是在人脸识别准确率上,每年维持两个量级的提高,2018 年要提高到 E-11 次方量级,我指出未来还有更大的提高空间。当然,这里不会不存在一个问题,准确率的提高一方面源自算法的变革,另一方面是归功于大大积累的数据量。

但是,数据总计从一万提高到十万非常容易,从一百万提高到一千万就很艰难,当早已有了十亿的数据,如何提高到一百亿的数据?这是十分无以的。要让技术提高保持高速,唯一求解是自训练系统。

系统利用来业务场景系统中的现实数据展开训练,并在无监督的情况下展开数据对系统,能强化算法在实际应用于场景的提高,为该场景获取最大化价值。应用于自训练系统展开技术提高不具备如下几个方面的价值。首先,当面对更加大规模、更为简单的场景化应用于的时候,保证技术有持续大大的改良空间,能随着技术累积持续变革。第二,可以防止大量的人工标示,能把性能提高的成本降至低于。

第三,来自于业务场景的性能技术的提高,能保证根据算法得出结论的解决方案,对于该场景是最佳结果,并需要自定义化地获取解决方案。第四,因为所有的解决方案,最后在客户那末端已完成仅有闭环,可以很好的解决问题数据安全问题。如何展开自训练技术提高过分细节化,今天不得已不谈。我来说说道训练结果,在 32GPU 或者 8 卡服务器上,通过 3 天较慢对系统,商汤可以获得精度 96.46% 的世界最差结果,多达 Google NAS 和 MIT Meta-QNN,在这过程中是没人工干预的。

这样一套网络结构,如果通过科学家去设计,由人展开递归和研发有可能必须一年时间。期望未来能有更加多确实不具备强劲自我演化能力的 AI 转入行业,大大提高 AI 在安防行业的价值,还包括更为精准的人脸识别、人脸行人融合、增量训练、千亿量级检索,所有这些系统都基于纯粹无监督的自训练系统达成协议。

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最后,返回前面谈的内容,商汤期望把这样的一些核心、创意、有价值的技术能力,通过服务的形式标准化、模块化,并在此基础上,与上下游的合作伙伴联合打造出更为原始、更为有价值的服务生态,最后为安防行业获取更加多协助。同时,期望通过技术的持续创意和转变,让今天基于事后的,在小范围、小场景内,孤立无援零散的抓获、抓逃应用于,未来可以拓展沦为综合的、城市级的整体智能化确保和服务。

这是我期望在未来三年或者五年中能超过的目标,谢谢大家。4月19日 20:30-21:30 ,旗下学术频道 AI 科技评论牵头AI慕课学院、腾讯课堂邀商汤科技牵头创始人陈宇恒为大家带给一场直播共享!页面链接甄选参予吧!!课程主题:《人工智能的系统工程与系统工程中的人工智能应用于》甄选链接:https://ke.qq.com/huodong/aiqzzty_pc/index.html#tuin=8f7939df原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。-澳门威尼娱乐官方网站。

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