网易互娱AI Lab斩获人体重识别竞赛的冠军
10月20日讯,近日,由计算机视觉领域的顶级会议ICCV 2021(International Conference on Computer Vision)举办的VIPriors挑战赛成绩正式揭晓。网易互娱AI Lab从蚂蚁集团、美团、加州大学伯克利分校、复旦大学等来自工业界和学术界的强队中脱颖而出,一举斩获人体重识别(Person Re-ID)竞赛的冠军。这是网易互娱AI Lab在3D视觉、语音、自然语言处理、游戏AI等领域夺得多项国际冠军后,再次登顶国际AI竞赛,彰显了网易互娱AI Lab在人工智能领域的综合实力。
ICCV是计算机视觉的三大国际顶级学术会议之一,每两年举办一次,吸引来自全球的一流学者、研究人员和开发者参加,共同探讨计算机视觉领域的前沿研究与应用。人体重识别(Person Re-ID)技术一直是计算机视觉研究的重要领域,在人体理解、行人跟踪、智能安防、智慧零售等领域都有着广泛的应用。该竞赛主要目的在于,不使用任何预训练模型、在数据量很少的前提下训练高精度的人体重识别模型,从而减轻当前视觉模型对于训练数据的依赖,增加模型算法的泛化性和实用性。
此次竞赛仅提供一个包含436个ID人物的8569张图片的训练集,并且要求不能使用任何预训练模型和额外的数据。数据量少、预训练先验不可用、数据存在严重的遮挡等问题,严重影响着模型的准确性和泛化能力,而这些问题也是实际业务中经常会遇到的难点。网易互娱AI Lab团队凭借以往对业务数据的敏感性和丰富的处理经验,针对这些难点,提出了基于主干网络+特征聚合+双损失的人体重识别框架,利用三元组损失和中心损失、多主干网络集成等方法提高所提取特征的判别性。同时,通过随机擦除、局部灰度变换、非平衡ID修正等多种方法提高模型的泛化性。另外利用训练损失大小过滤噪声数据、以及挖掘难样本数据,有效地解决了原始数据中不同程度的遮挡问题。最后,采用重排序和查询拓展等技术,进一步提高模型的性能。最终在数据有限的情况下,Mean Average Precision(mAP)达到了96.52%的高准确度,相较于比赛方所提供的67% mAP的基线模型,大幅提升近30%。
以上人体重识别竞赛方案的相关技术来自网易互娱AI Lab长期的技术储备和积累,目前,这些技术已应用于Aegis图像语音审核引擎中,依托前沿的计算机视觉和语音信号处理技术,该引擎每天处理数千万图片和音频数据,几乎覆盖了网易互娱的所有游戏,使游戏的社交生态系统远离违规内容,包括色情、暴力、垃圾信息和辱骂等,为游戏的正常运营保驾护航。
网易互娱AI Lab成立于2017年,隶属于网易互动娱乐事业群,是游戏行业领先的人工智能实验室。目前技术已应用于网易互娱旗下多款热门游戏,如《梦幻西游》、《哈利波特—魔法觉醒》、《阴阳师》、《大话西游》、《荒野行动》、《明日之后》等等。
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