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人工智能在CV領(lǐng)域落地后的一些感受

電子設(shè)計(jì) ? 來(lái)源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-12-14 22:34 ? 次閱讀
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作者:十年一夢(mèng)
轉(zhuǎn)自:AIZOO

本來(lái)來(lái)自一位在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和AI領(lǐng)域有多年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的算法負(fù)責(zé)人——十年一夢(mèng)——之筆。他總結(jié)的CV落地的14點(diǎn)感受,可以說(shuō)是字字珠璣,特此分享給大家。

本文來(lái)自:金興智能已獲得授權(quán)轉(zhuǎn)載

1、 在國(guó)內(nèi)安防監(jiān)控市場(chǎng),經(jīng)過(guò)幾家大廠近十幾年的培育,許多客戶、集成商已經(jīng)變得很專業(yè),一般不會(huì)受市場(chǎng)宣傳的忽悠;

2、 客戶理解的人工智能產(chǎn)品是通用的,是普遍的,是能100%準(zhǔn)確的,但是市場(chǎng)提供的產(chǎn)品確是定制化場(chǎng)景的、有條件使用的,一般還需要用戶配合的產(chǎn)品,所以導(dǎo)致客戶對(duì)人工智能有心理落差;

3、 產(chǎn)品說(shuō)明書中所寫的報(bào)警準(zhǔn)確率一般都是基于算法仿真的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)應(yīng)的測(cè)試集是圖片,而客戶實(shí)際應(yīng)用中測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)是基于標(biāo)準(zhǔn)事件的,根本就不是一個(gè)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。所以導(dǎo)致會(huì)出現(xiàn)這種情況,本來(lái)產(chǎn)品說(shuō)明書中寫的準(zhǔn)確率是95%,但是客戶測(cè)試了一天,10次報(bào)警中出現(xiàn)了3次誤報(bào),準(zhǔn)確率才70%,這相差太大了;

4、 深度學(xué)習(xí)算法的興起,絕對(duì)的提升了CV智能算法的精度,但是只是從原來(lái)傳統(tǒng)算法75%的精度提升到95%,還是存在5%的錯(cuò)誤,但客戶的需求永遠(yuǎn)是100%,所以這也導(dǎo)致客戶對(duì)大家吹的神乎其神的深度學(xué)習(xí),產(chǎn)生了很大的失望感;

5、 深度學(xué)習(xí)算法的興起,對(duì)于算法應(yīng)用工程師行業(yè)來(lái)說(shuō),拉低了門檻,因?yàn)榛旧现灰獣?huì)調(diào)參,弄點(diǎn)數(shù)據(jù)隨便一訓(xùn)練,結(jié)果就可以碾壓傳統(tǒng)算法的精度,但是讓深度學(xué)習(xí)繼續(xù)解決那5%的錯(cuò)誤,好像除了增加數(shù)據(jù),繼續(xù)調(diào)參,也別無(wú)它法;

6、 其實(shí)在整個(gè)產(chǎn)品的智能算法框架中,深度學(xué)習(xí)所能解決的也只是其中的一個(gè)模塊或者幾個(gè)模塊,比如檢測(cè)、跟蹤、或者識(shí)別,但依然解決不了那5%的錯(cuò)誤。若想提升,則需要很多邏輯策略、統(tǒng)計(jì)迭代、測(cè)試驗(yàn)證,甚至一些屏蔽手段等才能夠繼續(xù)優(yōu)化提升的;

7、 做好一款智能產(chǎn)品,僅僅依靠攝像頭視覺(jué)手段來(lái)解決,真的很難,也很有局限性,這好比一個(gè)人,只靠眼睛是很難做到準(zhǔn)確的完成所有事情,所以有必要結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理,比如雷達(dá)、熱成像等等;

8、 在國(guó)內(nèi)對(duì)于人工智能算法的研發(fā)是落后于國(guó)外的,但是對(duì)于人工智能算法的應(yīng)用是領(lǐng)先于國(guó)外的,是因?yàn)閲?guó)內(nèi)有巨大的需求市場(chǎng)、人口紅利。最近幾年越來(lái)越多的公司進(jìn)入AI行業(yè),感覺(jué)哪一個(gè)公司不沾一下AI,都不活不下去。所以在國(guó)內(nèi),哪個(gè)公司有穩(wěn)定的客源,特別是大客戶,比如中字頭的,則很容易活下去;

9、 在國(guó)內(nèi),安防市場(chǎng)基本上被幾家大廠壟斷,后起的獨(dú)角獸企業(yè)也開始瓜分蛋糕,有做算法的,有做硬件的,也有做平臺(tái)的。整體的感覺(jué)就是,大家都很難受,但整體來(lái)說(shuō),有資本實(shí)力的大廠更容易活下去,小廠在細(xì)分領(lǐng)域也會(huì)分一杯羹,但是什么都想做,什么也做不好的公司,會(huì)很快被耗死,除非不差錢;

10、 雖然人工智能在CV領(lǐng)域落地很難,但也不是不行,對(duì)于一些小廠來(lái)說(shuō),我個(gè)人感覺(jué)就是要聚焦一個(gè)方向做深做精,不要貪多,這樣會(huì)被耗死;另外就是一定有自己的客戶資源渠道商;

11、 作為算法工程師來(lái)說(shuō),我是深有感悟的,CV應(yīng)用領(lǐng)域誰(shuí)有數(shù)據(jù)誰(shuí)就會(huì)占得先機(jī),有數(shù)據(jù)其實(shí)算法就完成70%了;

12、現(xiàn)在國(guó)內(nèi)很多與智能沾邊的企業(yè),都開始在“智慧”領(lǐng)域進(jìn)行布局,但是真正做智能算法開發(fā)、優(yōu)化以及落地的不多,基本上都是集成商角色,搭建一個(gè)平臺(tái),集成第三方應(yīng)用算法,主要依靠的是自己的渠道以及客戶資源的優(yōu);

13、在人工智能領(lǐng)域有落地項(xiàng)目并且開始收獲的企業(yè),多數(shù)開始在硬件資源上開始發(fā)力,比如芯片、邊緣盒子、服務(wù)器等,因?yàn)楣庥锌蛻艉蛙浖€不行,大部分利潤(rùn)都讓硬件占去了;

14、在實(shí)際中落地的項(xiàng)目,所用的智能算法深度學(xué)習(xí)模型,很多都是針對(duì)特定場(chǎng)景下進(jìn)行持續(xù)迭代訓(xùn)練的結(jié)果,算法工程師都知道這就是過(guò)擬合。
一些隨手記錄的口水話想法,希望批評(píng)指正,與大家一起繼續(xù)探討。

審核編輯 黃昊宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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