热点聚焦|深度学习变革安防“标注数据”是功臣亦是短板

zhgz

目标识别、物体检测、智能分析……随着深度学习算法的进步，安防技术取得了突破性进展。深度学习被看做安防行业的革命性力量，大大加速了安防的发展过程。
 
在这样的情境下，全球人工智能计算机视觉领域奠基人之一、约翰霍普金斯大学教授艾伦·尤尔抛出“深度学习(Deep learning)在计算机视觉领域的瓶颈已至”的观点，引发业内许多专家共鸣与热议。

" N5 e6 N3 h3 b8 N4 j8 K  L8 x深度学习变革安防行业
$ }8 ~+ U& ]& Y( J9 u 
目前，深度学习的研究领域主要集中在语音识别和计算机视觉方面，而计算机视觉作为人工智能落地过程中的“显学”，被各行各业所重视。对拥有海量视频图像资源的安防行业而言，深度学习能够对这些资源进行分析，实现利用。
) R6 k7 j5 Q, q! i& v 
5 U  L. g7 I7 w7 Z9 _% K例如：在人脸识别方面，深度学习大幅提升了复杂任务分类的准确率，可以实现人脸检测、身份对比、活体检测等功能；在智能视频分析方面，可以做到人、非机动车和机动车的视频结构化研究。基于此，安防行业一跃成为当红“炸子鸡”。
& X# Q8 ]2 y- s- _8 Y 
* y7 ~+ U+ A$ h4 [: V# ^3 T成也是“标注数据” 败也是“标注数据”
4 j; R( A9 R3 ?  I  j
然而，深度学习却有很多局限性。众所周知，深度学习需要基于大量的标注数据，这些数据需要由人类进行标注，而人类的弱点则导致了深度学习的许多缺陷：
$ q* A8 ^5 r% F8 O6 N% F 
' v4 o) h5 F8 U5 j0 D1 o' j+ ?: k大量的数据需求使得研究人员的焦点过度集中于容易的任务，回避重要且困难的任务，因此，在基准数据集上，深度学习表现良好，但脱离数据集，进入真实世界后，就有出现重大失误的风险，尤其是数据集中不常出现的情形，例如，在动物园监控场景下，“相机出现在猴子手里”等情况。
4 z; l; g- g8 V3 O! C0 i! @ 
6 Y7 w3 E( R) k# g3 e此外，从组合学观点来看，真实世界图像的信息量无疑远远大于人工标注的图片信息，这使得深度学习对图像中的变化非常敏感，导致系统判断出错，这对训练和应用都提出了巨大的挑战。
 
& S% S' O: A. y6 `, p5 J. E- d如何补齐深度学习的短板？
9 s) L  @6 h1 ]
深度学习的短板要如何补齐？既然深度学习的关键在于大量人工标注的数据，那么，解决数据带来的问题，或许可以继续从数据方面着手。
 
一种解决方案是简单地扩大训练数据的范围，即通过更多的训练数据使网络自动吸取经验、已更快地学习新任务。这听起来更像是人类的学习方法。
! _2 _& `- T+ n; [. D6 [7 Q) W 
不过，人工智能是对人类智能的模仿，而深度学习只是众多AI技术中的一种。人类本身并非主要依赖深度学习，并且可以收集多维度的数据，借助“触类旁通”的能力来进行认知，因此，在安防行业，深度学习需要与知识图谱、机器记忆、语义识别等不同维度的手段相结合，弥补自身短板。
, a' {, X  p4 E 
* Z* m2 ~) N4 A& H结语：总而言之，在未来一段时间内，深度学习仍将对智慧安防行业的发展起着积极的推动作用，与此同时，业内人士也已经明晰了深度学习本身存在的局限，并对此进行探索，以弥补其不足。
1 s$ X% w# R7 z* I1 c' f
来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1576661405&ver=2042&signature=4otSY4g5yNuYkrTqlGfq*w1LUU72E7A0USxppgG*wo2qXYNnO6gzwz4RADrFahSEhcA9in0hHFor-kxOMf6A*-t2IkIgq6v24C66E74feV57u5723CmJdtHJCrNpCGKL&new=1
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！