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虹軟開放平臺“AI創(chuàng)造營”西安站落幕,深度賦能開發(fā)者、助力AI普惠化

科訊視點(diǎn) ? 2021-06-25 12:27 ? 次閱讀
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米開朗基羅花了近4年時間雕刻出大衛(wèi)像。完成這件藝術(shù)史上瑰寶后,他說大衛(wèi)原本就在這塊石頭里,他只是將其解放出來。

同樣,在這個數(shù)字化驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級、開發(fā)者成為企業(yè)發(fā)展中堅力量的嶄新時代,如何找到、啟發(fā)和培養(yǎng)開發(fā)者,正成為賦能行業(yè)的關(guān)鍵。作為長期致力于視覺AI技術(shù)普惠化應(yīng)用的虹軟視覺開放平臺,始終對廣大開發(fā)者懷以重視,并持續(xù)付出行動。除提供免費(fèi)、離線的人臉識別等算法外,也致力于打造系統(tǒng)化的開發(fā)者培訓(xùn)體系,為全行業(yè)輸送高質(zhì)量人才,打造促使產(chǎn)業(yè)變革的智能基座。

6月23日,虹軟視覺開放平臺AI Maker開發(fā)者創(chuàng)造營繼續(xù)深入三秦大地,在十三朝古都西安聚集了大批開發(fā)者,分享視覺AI開發(fā)的一線實(shí)戰(zhàn)技巧。

從選型到測試,技術(shù)專家分享實(shí)戰(zhàn)開發(fā)技巧

在此次AI Maker開發(fā)者創(chuàng)造營西安站中,虹軟視覺開發(fā)平臺邀約了數(shù)位資深技術(shù)專家及資深開發(fā)者,從人臉識別算法的開發(fā)、測試和使用心得三方面,分別介紹了來自一線的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗。

針對人臉識別的開發(fā)技巧,技術(shù)專家整體介紹了開發(fā)思路、優(yōu)化策略和常見疑難。據(jù)介紹,當(dāng)下人臉識別的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)普遍,如刷臉乘車、人臉識別測溫、人臉支付等等,都屬于常見的應(yīng)用場景。然而人臉識別產(chǎn)品的開發(fā)卻并不容易,如何進(jìn)行算法選型、在實(shí)際部署中怎樣采用優(yōu)化策略,都會對識別效果和識別速度產(chǎn)生顯著影響——這些都是一線開發(fā)者在實(shí)踐中總結(jié)出的寶貴經(jīng)驗。

譬如人臉追蹤是相當(dāng)重要的優(yōu)化策略之一,最大的用處是防止重復(fù)識別,降低資源占用,在需要同時檢測多張人臉等算力消耗較高的場景下,可以顯著提升識別速度。活體檢測也是無人值守場景下不可或缺的功能,如何在控制攝像頭成本的前提下最大限度提升防攻擊能力,是值得開發(fā)者重點(diǎn)關(guān)注的問題。

【虹軟技術(shù)專家在進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)分享】

ArcFace SDK是虹軟視覺開放平臺中一款致力于普惠應(yīng)用的AI算法,擁有人臉檢測、人臉比對、人臉屬性分析、活體檢測、遮擋下的人臉識別等全棧人臉識別能力,支持免費(fèi)商用。該算法集成簡單高效,支持離線使用,適用于安全性要求更高的局域網(wǎng)內(nèi)封閉場景。目前,ArcFace算法已在智慧社區(qū)、智慧工地、智慧酒店、智慧教育等百余個細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域中得到了普遍應(yīng)用。

開發(fā)者創(chuàng)造營上,技術(shù)專家重點(diǎn)介紹了最新升級的ArcFace4.1,該版本全面迭代優(yōu)化了人臉?biāo)阉鞑呗?,大幅提升了人臉比對性能,多人臉檢測流暢度顯著提升,萬人底庫實(shí)現(xiàn)毫秒級比對,尤其適合大型社區(qū)、大型學(xué)校和大型園區(qū)等大底庫場景,同時提升了遠(yuǎn)距離、小人臉情況下活體檢測的表現(xiàn),足以滿足“無感通行”的進(jìn)階需求,對開發(fā)者而言更加高效易用、適用場景更加全面。

ArcFace 4.1的強(qiáng)勁性能引發(fā)在場開發(fā)者的關(guān)注,這也引出了下一個大家關(guān)注的問題:對開發(fā)者而言,面如何對算法性能做出合理評判,確認(rèn)算法與項目是否匹配?

【開發(fā)者現(xiàn)場提問】

據(jù)技術(shù)專家介紹,在理想狀態(tài)下,人臉識別準(zhǔn)確率越高越好,但算法在產(chǎn)品化時會受到光線、遮擋、圖片質(zhì)量、遮擋等外部因素,以及人臉姿態(tài)、年齡、性別、人種和表情等內(nèi)部因素的綜合影響。因此,評價一款算法是否適用于產(chǎn)品,需要結(jié)合實(shí)際場景并進(jìn)行測試后才能做出評價

多數(shù)情況下,業(yè)內(nèi)以基于FAR(錯誤接受率,又稱誤識率,即把某人誤識為其他人的概率)和FRR(錯誤拒絕率率,即本人注冊在底庫中,但比對相似度達(dá)到不預(yù)定的值)的DET曲線作為評判參考。

理想狀況下,F(xiàn)AR和FRR都越低越好,但兩個指標(biāo)是一個蹺蹺板,一個指標(biāo)的降低通常意味著另一個指標(biāo)會升高,所以需要實(shí)現(xiàn)兩者間的平衡。一般認(rèn)為在FAR達(dá)到市場正常水準(zhǔn)時,F(xiàn)RR越低,該人臉識別算法性能就越好。

在實(shí)際測試時,開發(fā)者需要根據(jù)對應(yīng)項目建立相應(yīng)的測試集,采集場景需要貼近實(shí)際使用場景;盡可能涵蓋識別目標(biāo)的全屬性,包括性別、膚色、發(fā)型等因素;屬性權(quán)重按照評測偏重點(diǎn)分配;測試集本身也需要有足夠的容量,來保證測試結(jié)果可信。

一年落地多個項目一線開發(fā)者分享心得

除了虹軟資深技術(shù)專家,一線開發(fā)者中也有代表上臺,分享了自己實(shí)戰(zhàn)心得。

如果你是一家公司的項目負(fù)責(zé)人,在選擇人臉識別算法時,需要注意哪些因素,才能在產(chǎn)品開發(fā)過程中不踩坑?創(chuàng)造營現(xiàn)場,開發(fā)者代表現(xiàn)身說法,親述項目開發(fā)中遇到的各類難題,以及如何解決;如何根據(jù)項目需求選擇合適算法,以顯著提升開發(fā)效率。

據(jù)開發(fā)者介紹,他長期負(fù)責(zé)智慧校園相關(guān)的項目開發(fā),初期在算法選型上遇到過一些麻煩,因為產(chǎn)品本身對人臉識別的準(zhǔn)確率和識別速度有要求,然而市場上的人臉識別算法要么價格過于昂貴,要么性能不匹配,要么技術(shù)支持不到位,直到接觸到虹軟的ArcFace,經(jīng)過多番測試,終于確定這就是自己需要的算法。

【開發(fā)者現(xiàn)身說法】

由于ArcFace集成高效易用,短短一年多時間,他就利用ArcFace開發(fā)了四五款產(chǎn)品,效率相當(dāng)驚人,囊括了校園一臉通、人臉測溫道閘、醫(yī)院人臉自助掛號機(jī)等等,這是之前采用其他算法所未曾實(shí)現(xiàn)的速度。實(shí)際開發(fā)中,這位開發(fā)者代表也遇到過一些問題,但在虹軟技術(shù)專家的高效支持下總能快速解決,這也是開發(fā)效率驚人的原因之一。

總體而言,他認(rèn)為虹軟開發(fā)平臺極大降低了中小企業(yè)在人臉識別方面的應(yīng)用門檻,可以快速、高效地完成ArcFace的部署集成,從而將更多精力集中在公司的核心業(yè)務(wù)能力上,快速實(shí)現(xiàn)項目落地,這對整個行業(yè)而言都是極大的便利。

【活動結(jié)束后開發(fā)者與技術(shù)專家繼續(xù)交流】

短短兩個半小時一晃而過,創(chuàng)造營結(jié)束后,仍有多位開發(fā)者圍著虹軟工程師進(jìn)行技術(shù)探討,熱忱專注令人動容。后續(xù)AI Maker開發(fā)者創(chuàng)造營還將在更多城市舉辦,將最實(shí)用的專業(yè)知識傳遞到有需求的人手中,發(fā)掘和培養(yǎng)更多開發(fā)者,推動虹軟開發(fā)者生態(tài)持續(xù)壯大。

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