6月30日消息,澎思科技(Pensees)官方宣布其再次在單幀圖片數(shù)據(jù)集(Market1501,DukeMTMC-reID,MSMT17)刷新世界紀(jì)錄,大幅提升了跨域ReID算法的準(zhǔn)確率。
此前,澎思科技曾在三大主流單幀圖片行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集、三大主流視頻行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集刷新世界記錄。
據(jù)了解,澎思科技此次成果的取得源于澎思新加坡研究院對(duì)算法的自研創(chuàng)新和融合探索。本次,澎思科技將對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法結(jié)合進(jìn)行模型的訓(xùn)練,通過(guò)遷移學(xué)習(xí),進(jìn)行高準(zhǔn)確率的跨場(chǎng)景(數(shù)據(jù)庫(kù))行人再識(shí)別算法的研發(fā),取得了突破性進(jìn)展 。
澎思科技方面表示,該突破對(duì)于行人再識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用場(chǎng)景中的落地具有重要的意義。
澎思科技對(duì)行人再識(shí)別(ReID)算法進(jìn)行了長(zhǎng)期關(guān)注的研究。行人再識(shí)別(ReID)算法能夠通過(guò)視頻監(jiān)控系統(tǒng),在跨攝像頭的條件下檢索行人,大大拓展攝像資源的利用深度。特別在公共安全領(lǐng)域,ReID可以彌補(bǔ)人臉識(shí)別的局限,提升對(duì)特定人物的識(shí)別追蹤能力,并大大降低人力成本。然而相比人臉識(shí)別的百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù),行人再識(shí)別面臨著數(shù)據(jù)量不足和復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景變化的挑戰(zhàn)。因此,展開(kāi)高準(zhǔn)確率的跨場(chǎng)景(數(shù)據(jù)庫(kù))行人再識(shí)別算法研究對(duì)于行人再識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用落地十分重要。
此次澎思科技刷新的ReID三大數(shù)據(jù)集,除了Market1501,DukeMTMC-reID兩大常見(jiàn)數(shù)據(jù)集之外,還包含了MSMT17數(shù)據(jù)集。MSMT17,即Multi-Scene Multi-Time,是在CVPR 2018上提出的一個(gè)更接近真實(shí)場(chǎng)景的大型數(shù)據(jù)集,涵蓋了多場(chǎng)景多時(shí)段,是目前最賦有挑戰(zhàn)性的綜合跨場(chǎng)景大數(shù)據(jù)集。與之前的數(shù)據(jù)集相比,該數(shù)據(jù)庫(kù)中行人和攝像頭數(shù)目更多,覆蓋場(chǎng)景更復(fù)雜,時(shí)間跨度更廣。因此,在該數(shù)據(jù)集下模型的表現(xiàn)更能體現(xiàn)出算法的實(shí)力。
MSMT17 數(shù)據(jù)集與其他數(shù)據(jù)集的直觀對(duì)比
最終,通過(guò)與目前最新的主流算法進(jìn)行對(duì)比,澎思科技的ReID算法無(wú)論在首位命中率(Rank-1 Accuracy),還是平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)上的表現(xiàn)都明顯更好,準(zhǔn)確率更高。
本次,澎思科技創(chuàng)新性地將對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法結(jié)合進(jìn)行模型的訓(xùn)練,通過(guò)遷移學(xué)習(xí),進(jìn)行高準(zhǔn)確率的跨場(chǎng)景(數(shù)據(jù)庫(kù))行人再識(shí)別算法的研發(fā),取得了突破性進(jìn)展。
對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)在算法中主要有兩個(gè)功能:一方面,進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的域遷移,具體為原域到目標(biāo)域的風(fēng)格遷移;另一方面,進(jìn)行目標(biāo)域數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng),具體為生成跨攝像頭數(shù)據(jù)并給模型賦予相機(jī)風(fēng)格不變的約束。自監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過(guò)聚類(lèi)的方式給目標(biāo)域數(shù)據(jù)庫(kù)打虛擬標(biāo)簽并微調(diào)之前訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)。
源域模型訓(xùn)練
目標(biāo)域模型自監(jiān)督學(xué)習(xí)
近年來(lái),單域行人再識(shí)別(Single-Domain Person ReID)取得了巨大進(jìn)展,但與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的要求還存在較大差距,跨域行人再識(shí)別(Cross-Domain Person ReID)的研究意義愈發(fā)顯著。隨著人工智能的不斷發(fā)展演進(jìn),如何通過(guò)自動(dòng)遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、GAN等前沿技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化,成為跨域行人再識(shí)別的重要研究方向。
澎思科技此次創(chuàng)新性地通過(guò)遷移學(xué)習(xí)提升了目標(biāo)場(chǎng)景下的ReID性能,突破了行人再識(shí)別的落地應(yīng)用限制,真正發(fā)揮了ReID的算法作用和技術(shù)優(yōu)勢(shì),為行人再識(shí)別算法在各類(lèi)產(chǎn)品和應(yīng)用場(chǎng)景中的落地打下基礎(chǔ)。
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