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乐虎游戏电子_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

发布时间:2021-03-08    来源:乐虎游戏98264

本文摘要:我看到了人工智能技术给安全行业带来的巨大变化。

我看到了人工智能技术给安全行业带来的巨大变化。另外,安全领域也出现了很多新的市场需求,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。例如,在整个场景中利用脸部识别,利用结构化的分析技术展开线索查询和轨迹复原,每人建设等,打破视频以外的多维数据之间的关联,对我们明确了新的挑战。

在智能安全领域,现在有很多面部识别技术落地,从省到市到县,在各个场景中都充分发挥了根本的价值。我还想要。下一步是什么? 今天的安防市场相当大,将来这个市场不会再大了。

那之后下一步是什么? 随着核心技术力量的提高,将来将是更大规模综合的场景,通过从事到人、从人到人、从人到事的深刻关联,无法开展更深层次的信息挖掘和相关挖掘。大家都在教商汤技术的夸奖。2013年明确提出了DeepID。

2015年10月我们的面部识别技术的系统误报率被抑制在E-5次方水平。2017年,我们在互联网金融行业开展了手机面部识别。误报率是E-9次方水平,对于脸部识别的准确率的提高是每年2位数。

以快照机为例,每天的平均快照数为1000-2000人左右,想进行1万传球水平的存根的情况下,必须将误报率减少到E-11次方水平,一天发生100以上的误报。但是我们一般不是搜索一天的内容,而是每三个月一个周期。这样,如果必须在合计100天内用1万台照相机拍摄的内容中更正确地确定对象者的话,技术上的拒绝就更高了。他指出,商汤的目标是在脸部识别的准确度上,每年保持两位数的提高,2018年提高到E-11次方级,将来还有更大的提高空间。

当然,这里没有问题。精度的提高一方面来自算法的变革,另一方面来自较大积累的数据量。

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但是,数据的合计从1万上升到10万是非常简单的,从100万上升到1千万是很难的。如果已经有10亿数据,如何上升到100亿数据? 这完全没用。为了提高技术保持高速,唯一的求解是自我训练系统。

系统利用来自业务场景系统的现实数据展开训练,在没有监视的情况下展开数据对系统,从而加强算法实际应用于场景的提高,从而能够对该场景获得最大的价值。应用于自我训练系统的开展技术的提高在以下几个方面没有价值。

首先,在面对更大、更简单的场景化应用程序时,技术会持续有很大的改良空间,保证随着技术的积累可以继续变化。其次,可以防止大量的人工显示,降低性能提高的成本。第三,来自业务场景的性能技术的提高可以保证基于算法得出结论的解决方案,对该场景来说是最好的结果,需要定制获得解决方案。第四,由于所有的解决方案,最终在客户端只完成闭环,可以很好地解决问题数据的安全问题。

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如何开展自我训练技术谋求过度的细节化,今天是不得已的。对我来说,训练结果是32GPU或8卡服务器,在3天的慢对系统中,商汤能得到精度96.46%的世界最差的结果,到Google NAS和MIT Meta-QNN,在这个过程中没有人工介入。

这样的网络结构,如果由科学家设计的话,人可能需要一年的时间来开展递归和研究开发。将来,有更多的没有可靠的自我进化能力的AI将转移到行业,期待着大幅提高AI在安全行业的价值。

另外,还包括更正确的面部识别、面部行人融合、增量训练、千亿级检索,这些系统都是基于没有纯粹监视的自我训练系统达成的协议。最后,回到前述内容,商汤希望将这种核心、创造性、有价值的技术能力以服务的形式标准化、模块化,在此基础上与上下伙伴合作,构建更原始、更有价值的服务生态,最后与安防行业合作同时,通过技术的持续创造性和转化,在今天的事后、小范围、小场景中,应用孤立无援的零分散逮捕、逮捕,期待将来成为综合的、城市级的整体智能化确保和服务。这是我期待今后三年或五年能超过的目标。

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