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曠視科技奪獲人工智能頂賽Wider Challenge人臉檢測
2018年08月23日 11:05:09來源：曠視科技點擊量：37687
導(dǎo)讀Wider Face and Pedestrian Challenge 2018（簡稱 Wider Challenge）是一項范圍內(nèi)的計算機視覺賽事，曠視科技（Megvii）參戰(zhàn)了其中人臉檢測比賽 Wider Face，終以 0.5582 的成績技壓群雄，勇奪人臉檢測。曠視科技人臉檢測紀(jì)錄早可追溯至 2013 年贏得人臉識別領(lǐng)域 3 項世界。
　　【中國安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】Wider Face and Pedestrian Challenge 2018(簡稱 Wider Challenge)是一項范圍內(nèi)的計算機視覺賽事，曠視科技(Megvii)參戰(zhàn)了其中人臉檢測比賽 Wider Face，終以 0.5582 的成績技壓群雄，勇奪人臉檢測。曠視科技人臉檢測紀(jì)錄早可追溯至 2013 年贏得人臉識別領(lǐng)域 3 項世界。下面，本文將從比賽、技術(shù)、團隊以及產(chǎn)業(yè) 4 個維度展開解讀。
 
Wider Face 比賽結(jié)果
 
　　關(guān)于 Wider Challenge
 
　　Wider Challenge 2018 是由計算機視覺頂會 ECCV 2018 舉辦的挑戰(zhàn)賽之一，吸引超過 400 多支隊伍參加，比賽及結(jié)果公布于 ECCV 會前完成，頒獎儀式及相關(guān)研討會安排在大會期間(9 月 8 號)。繼 FDDB 之后，Wider Challenge 成為計算機視覺檢測領(lǐng)域的基準(zhǔn)比賽，含金量很高，在一定程度上可以清晰反映參賽方技術(shù)力量的實況和積淀。
 

 
　　今年，該比賽旨在解決人體檢測領(lǐng)域的 3 個核心問題：人臉的定位，人體的定位，以及人物身份匹配。為此，Wider Challenge 2018 相應(yīng)地分為 3 個比賽(track)：
 
　　WIDER Face, 目標(biāo)是深掘新方法，刷新人臉檢測當(dāng)前佳水平。
 
　　WIDER Pedestrian, 目標(biāo)是收集有效而的新方法，優(yōu)化解決自然場景之下的行人檢測問題。
 
　　WIDER Person Search, 從 192 部電影中進行目標(biāo)匹配的人物搜索。
 
自左向右，三個比賽的實例
 
　　關(guān)于技術(shù)
 
　　從技術(shù)角度講，這次的人臉檢測比賽 Wider Face 出現(xiàn)了新難點，為此曠視科技給出了一套自己的解決方案，取得名的成績，超越第二名微軟(MSRA)2 個點。
 
　　1、難點
 
　　相比以往，WIDER Face 2018 有 2 個顯著的難點。一是數(shù)據(jù)集，二是評估標(biāo)準(zhǔn)。
 
　　Wider Face 比賽使用同名數(shù)據(jù)集，它開源于 CVPR 2016，包含 32,203 張圖像和 393,703 個檢測框標(biāo)注，是當(dāng)前不同場景之下人臉類別跨度大的數(shù)據(jù)集，從小臉密集臉、多姿態(tài)臉、遮擋臉、表情臉、化妝臉到模糊臉，。
 
Wider Face 數(shù)據(jù)集中不同類別的人臉
 
　　前人臉檢測基準(zhǔn) FDDB 由于數(shù)據(jù)量小且簡單退出之后，Wider Face 晉級為人臉檢測領(lǐng)域科學(xué)、的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，同時今年還進行了一些優(yōu)化標(biāo)注甚至是重新標(biāo)注，堪稱是人臉檢測能力比拼的佳平臺。顯而易見，比賽難度也加大很多。
 
　　Wider Face 2018 評估標(biāo)準(zhǔn)沿用 COCO 規(guī)范，更細致更嚴(yán)格，對定位要求更高，不僅要大概準(zhǔn)，還要非常準(zhǔn)，甚至是“變態(tài)準(zhǔn)”。具體來講，它不再只使用 AP_50，而是計算檢測框 IoU 閾值超過 10 的平均精度，從 AP_50 到 AP_95(步長為 5，共 10 個 AP)進行加權(quán)求平均值。這再次加大了比賽奪冠的難度。
 
　　2、方法
 
　　鑒于上述兩個新挑戰(zhàn)，曠視科技在技術(shù)沉淀的基礎(chǔ)上，從算法模型、Backbone 以及數(shù)據(jù)增強 3 個方面給出了原創(chuàng)性的解決方案。
 
　　曠視科技作為 COCO ，在物體檢測方面“家底”極厚，身經(jīng)百戰(zhàn)，形成了一套的“演練作戰(zhàn)傳統(tǒng)”。此次針對 Wider Face 人臉檢測的小臉、模糊臉問題，曠視科技提出一種基于單階段檢測器的新方法，稱之為級聯(lián)檢測網(wǎng)絡(luò)(Cascade Detection Network)。
 
　　在 Backbone 以及數(shù)據(jù)增強方面，曠視同樣做了新探索。比如 Backbone 避重就輕，沒有選擇 ResNet 101，而是采用了像 DenseNet 121、 ResNet 50 這樣相對輕量化的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，或者多個輕模型的融合。曠視科技后續(xù)會針對性地出一篇論文，想了解更多的人請留意關(guān)注。
 
　　3、結(jié)果
 
　　通過上述原創(chuàng)技術(shù)，曠視科技比賽結(jié)果優(yōu)勢明顯，不僅奪得名，成績還大幅超過第二名、第三名，分別高出 2 個點和 5 個點。另外，曠視科技單模型和多模型結(jié)果都提交過，結(jié)果表明，即使是按照單模型，同樣可以拿到。
 
　　值得一提的是，曠視科技上層技術(shù)的創(chuàng)新源自底層技術(shù)和原創(chuàng)深度學(xué)習(xí)平臺的支撐。這次打賽過程中，曠視科技自研的深度學(xué)習(xí)云平臺 Brain++ 有力保障了模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性；原創(chuàng)的深度學(xué)習(xí)引擎(先于 TensorFlow)則保證快速地訓(xùn)練和測試模型，避免時耗。正是因為有后方的保障，才有前方的勝利。
 
　　關(guān)于團隊
 
　　打比賽就像打仗一樣，是一支隊伍，需要團隊協(xié)作。但是曠視這次的比賽，也僅僅動用了 1.5 名實習(xí)小礦工：一個為主，一個為輔(外加檢測組負責(zé)人和研究員的指導(dǎo))。這種實習(xí)生沖在一線的打賽模式是一種鍛煉和培養(yǎng)新人成長的寶貴機會。名的成績也反證了這種模式的科學(xué)性。
 
　　1.5 名實習(xí)生，這并不是說曠廠缺人，也不是輕視打賽，這恰恰說明了曠廠有一套完備的“演練打賽機制”，不僅節(jié)約了大量人力和時間成本，而且納入這套機制的每一方皆有所獲。本質(zhì)上這是一種的經(jīng)驗傳承，實習(xí)生獲得大量輸入，再經(jīng)由天賦的腦瓜，輸出名的成績，由此借假(比賽)修真(能力提升)，人與事兩相成。
 
　　關(guān)于產(chǎn)業(yè)
 
　　人臉檢測在曠視的整個計算機視覺技術(shù)矩陣中處于中層，屬于核心算法之一，經(jīng)過工程化包裝或者硬件的加持，形成可復(fù)制的模型框架，從而終走向人臉相關(guān)的產(chǎn)品線。
 
　　人臉檢測是機器視覺技術(shù)落地的大場景之一，是曠視圖像識別技術(shù)的四大對象之一(人、臉、車、字)，也是曠視 AI+IoT 戰(zhàn)略中承上啟下的一環(huán)。這一成績所反映出的技術(shù)點創(chuàng)新將進一步優(yōu)化曠視的整個技術(shù)體系，導(dǎo)向手機、安防、地產(chǎn)、零售等多個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，為達成 AI+IoT 戰(zhàn)略提供了有力的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞 曠視科技人臉檢測人工智能
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