賈浩楠發自凹非寺

　　量子位報道公眾號 QbitAI

　　阿里 AI 最近拿到了一個“世界第一”：計算機視覺領域頂會 ECCV 2020 VIPriors 挑戰賽分類賽道冠軍。

　　僅用 50 張圖片訓練，然后識別特定類別的物體，阿里安全團隊的算法擊敗了所有參賽對手。

　　阿里的高效分類 AI 模型，可以解決戴口罩的人臉識別問題；還可以打假，識別零售市場的高仿山寨貨。

　　訓練數據 50 張圖，堪稱最難分類算法挑戰

　　ECCV 2020 VIPriors 挑戰賽最困難的一點，是 1000 個數據類別中，每個類別僅有 50 張圖片作為訓練數據。

　　參賽者的模型，必須能在這種訓練數據極少的情況下，實現對于目標高精度識別分類。

　　這樣的難度，對于傳統的 AI 模型來講，幾乎是不可能的任務。因為它們普遍需要海量帶標簽訓練數據作為基石，才能保證 AI 模型的效果。

　　但是數據的收集和標注需要昂貴的人力成本，需要從不同的角度、光照條件和位置拍攝、收集幾千甚至上萬張圖片并進行標注。

　　根據招聘平臺信息，北京地區，數據標注師的月薪普遍在 5000-8000，有數據采集技能的標注師月薪往往超過 10000。而數據標注師的培訓講解崗，工資則超過 2 萬。

　　ECCV 2020 VIPriors 挑戰賽的初衷，就是鼓勵探索能夠高效學習的 AI 神經網絡，降低神經網絡訓練過程中的人力標注成本和計算資源消耗，使用極少的訓練數據，一塊 GPU 也可以完成。

　　在分類賽道上，比賽數據基于 ImageNet 抽取，1000 個類別，每個類別僅使用 50 張圖像，訓練集共 5w 張圖片，規模僅為 Imagenet 的1/26。

　　比賽規定模型只能 train from scratch，不能使用額外的訓練數據，不能使用預訓練模型，不能使用遷移學習，排名以測試集上的 Top-1 Accuracy 為準。

　　戴口罩識別 +AI 零售打假

　　在比賽中，面對 50 張訓練圖片的苛刻要求，阿里安全圖靈實驗室的智能算法團隊從三個技術方向進行了突破：

利用隨機抽取的兩張訓練圖像，使用數據增強并進行拼接，最大程度豐富訓練樣本資源；

設計獨特的神經網絡結構，加入顯著性特征模塊挖掘樣本的特點，提升分類性能；

利用分層語義結構，讓 AI 模型更好地挖掘數據，實現更好的學習效果。

　　這三點創新方法，同時與自監督有效結合，在學習更好的數據表征基礎上，指導模型高效學習，獲得更好的識別能力。

　　獲得了冠軍，這項高效 AI 方案有什么實際應用呢？

　　阿里安全圖靈實驗室資深算法專家薛暉介紹，疫情期間，突發口罩佩戴問題使得大量人臉門禁失效，很多小區需要摘下口罩刷臉，帶來不必要的健康風險。

　　而高效 AI 分類技術的應用大大降低了模型初始化的數據需求量，幫助快速訓練好模型，解決了戴口罩的人臉識別問題。

　　此外，這項 AI 技術還能用于打假，識別山寨仿冒商品，并且已經投入使用。

　　對于零售場景，無論是線上還是線下，對于剛剛上新的某種產品，往往是樣本數量較少，預訓練任務和目標任務存在差異，預訓練模型可能損害目標任務的準確率。而高效 AI 方案恰恰能夠解決上述問題。

　　以某知名品牌運動鞋上新為例，一段時間內僅能獲得該產品不同的配色以及商品幾個不同角度的圖片。

　　在僅有少量商品展示圖的情況下，通過高效 AI 方案，在新產品問世的極短時間內就能實現新款商品識別能力的覆蓋，降低新產品被山寨和假冒的風險

　　對于在網上購物的你我來說，這項技術使消費者大大降低了碰到真假難辨的高仿貨幾率。

　　不用消費者自己動手部署算法去識別商品，阿里安全的高效 AI 方案在平臺端部署，在商品陳列階段就盡量保證真品，避免出現魚龍混雜的情況。

　　除了零售打假，在其他識別類別多、每個類別樣本數量很少的場景，比如知識產權商標識別、通用商品識別和動植物保護等等，阿里的高效 AI 方案都有用武之地。

　　目前高效 AI 方案對內已應用到了阿里多個業務場景，如淘寶視頻、淘寶直播、優酷等平臺的知識產權保護，為數字基建的安全建設提供樣本參考，對外則通過綠網直接服務大中小企業。

　　阿里安全圖靈實驗室

　　阿里安全圖靈實驗室是阿里巴巴從事安全領域機器學習研發的頂級團隊，專注于 CV、NLP 及 ML 領域，團隊所研發的 AI 技術被廣泛用于阿里巴巴經濟體的全球業務網絡安全、數據安全、知識產權、新零售安全以及風控反作弊等業務場景。

　　今年分類賽道共有來自全球的 56 位選手參與，最終，阿阿里安全的高效 AI 分類技術超越三星、同濟大學等國內外多支隊伍的同類技術，勇奪冠軍。

　　“A visual inductive priors framework for data-efficient image classification”也已經被 ECCV 2020 Workshop VIPriors 接收。

　　—完—

總結

以上是生活随笔為你收集整理的50张图训练识别山寨货！阿里安全图灵实验室获ECCV 2020挑战赛冠军的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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