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深度學(xué)習(xí)變革安防 “標(biāo)注數(shù)據(jù)”是功臣亦是短板

安防展覽網(wǎng) 焦點(diǎn)新聞】目標(biāo)識(shí)別、物體檢測(cè)、智能分析……隨著深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步,安防技術(shù)取得了突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)被看做安防行業(yè)的革命性力量,大大加速了安防的發(fā)展過程。

在這樣的情境下,全球人工智能計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域奠基人之一、約翰霍普金斯大學(xué)教授艾倫·尤爾拋出“深度學(xué)習(xí)(Deep learning)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的瓶頸已至”的觀點(diǎn),引發(fā)業(yè)內(nèi)許多專家共鳴與熱議。

深度學(xué)習(xí)變革安防行業(yè)

目前,深度學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域主要集中在語音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺方面,而計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能落地過程中的“顯學(xué)”,被各行各業(yè)所重視。對(duì)擁有海量視頻圖像資源的安防行業(yè)而言,深度學(xué)習(xí)能夠?qū)@些資源進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)利用。

例如:在人臉識(shí)別方面,深度學(xué)習(xí)大幅提升了復(fù)雜任務(wù)分類的準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、身份對(duì)比、活體檢測(cè)等功能;在智能視頻分析方面,可以做到人、非機(jī)動(dòng)車和機(jī)動(dòng)車的視頻結(jié)構(gòu)化研究;诖耍卜佬袠I(yè)一躍成為當(dāng)紅“炸子雞”。

成也是“標(biāo)注數(shù)據(jù)” 敗也是“標(biāo)注數(shù)據(jù)”

然而,深度學(xué)習(xí)卻有很多局限性。眾所周知,深度學(xué)習(xí)需要基于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)需要由人類進(jìn)行標(biāo)注,而人類的弱點(diǎn)則導(dǎo)致了深度學(xué)習(xí)的許多缺陷:

大量的數(shù)據(jù)需求使得研究人員的焦點(diǎn)過度集中于容易的任務(wù),回避重要且困難的任務(wù),因此,在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上,深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)良好,但脫離數(shù)據(jù)集,進(jìn)入真實(shí)世界后,就有出現(xiàn)重大失誤的風(fēng)險(xiǎn),尤其是數(shù)據(jù)集中不常出現(xiàn)的情形,例如,在動(dòng)物園監(jiān)控場(chǎng)景下,“相機(jī)出現(xiàn)在猴子手里”等情況。

此外,從組合學(xué)觀點(diǎn)來看,真實(shí)世界圖像的信息量無疑遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人工標(biāo)注的圖片信息,這使得深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像中的變化非常敏感,導(dǎo)致系統(tǒng)判斷出錯(cuò),這對(duì)訓(xùn)練和應(yīng)用都提出了巨大的挑戰(zhàn)。

如何補(bǔ)齊深度學(xué)習(xí)的短板?

深度學(xué)習(xí)的短板要如何補(bǔ)齊?既然深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于大量人工標(biāo)注的數(shù)據(jù),那么,解決數(shù)據(jù)帶來的問題,或許可以繼續(xù)從數(shù)據(jù)方面著手。

一種解決方案是簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的范圍,即通過更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)吸取經(jīng)驗(yàn)、已更快地學(xué)習(xí)新任務(wù)。這聽起來更像是人類的學(xué)習(xí)方法。

不過,人工智能是對(duì)人類智能的模仿,而深度學(xué)習(xí)只是眾多AI技術(shù)中的一種。人類本身并非主要依賴深度學(xué)習(xí),并且可以收集多維度的數(shù)據(jù),借助“觸類旁通”的能力來進(jìn)行認(rèn)知,因此,在安防行業(yè),深度學(xué)習(xí)需要與知識(shí)圖譜、機(jī)器記憶、語義識(shí)別等不同維度的手段相結(jié)合,彌補(bǔ)自身短板。

結(jié)語:總而言之,在未來一段時(shí)間內(nèi),深度學(xué)習(xí)仍將對(duì)智慧安防行業(yè)的發(fā)展起著積極的推動(dòng)作用,與此同時(shí),業(yè)內(nèi)人士也已經(jīng)明晰了深度學(xué)習(xí)本身存在的局限,并對(duì)此進(jìn)行探索,以彌補(bǔ)其不足。


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