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深度學習變革安防 “標注數(shù)據(jù)”是功臣亦是短板
2019年12月18日 10:26:44來源：安防展覽網(wǎng)點擊量：60597
導(dǎo)讀在未來一段時間內(nèi)，深度學習仍將對智慧安防行業(yè)的發(fā)展起著積極的推動作用，與此同時，業(yè)內(nèi)人士也已經(jīng)明晰了深度學習本身存在的局限，并對此進行探索，以彌補其不足。
　　【安防展覽網(wǎng) 焦點新聞】目標識別、物體檢測、智能分析……隨著深度學習算法的進步，安防技術(shù)取得了突破性進展。深度學習被看做安防行業(yè)的革命性力量，大大加速了安防的發(fā)展過程。
 
　　在這樣的情境下，人工智能計算機視覺領(lǐng)域奠基人之一、約翰霍普金斯大學教授艾倫·尤爾拋出“深度學習(Deep learning)在計算機視覺領(lǐng)域的瓶頸已至”的觀點，引發(fā)業(yè)內(nèi)許多專家共鳴與熱議。
 
　　深度學習變革安防行業(yè)
 
　　目前，深度學習的研究領(lǐng)域主要集中在語音識別和計算機視覺方面，而計算機視覺作為人工智能落地過程中的“顯學”，被各行各業(yè)所重視。對擁有海量視頻圖像資源的安防行業(yè)而言，深度學習能夠?qū)@些資源進行分析，實現(xiàn)利用。
 
　　例如：在人臉識別方面，深度學習大幅提升了復(fù)雜任務(wù)分類的準確率，可以實現(xiàn)人臉檢測、身份對比、活體檢測等功能；在智能視頻分析方面，可以做到人、非機動車和機動車的視頻結(jié)構(gòu)化研究?；诖?，安防行業(yè)一躍成為當紅“炸子雞”。
 
　　成也是“標注數(shù)據(jù)” 敗也是“標注數(shù)據(jù)”
 
　　然而，深度學習卻有很多局限性。*，深度學習需要基于大量的標注數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要由人類進行標注，而人類的弱點則導(dǎo)致了深度學習的許多缺陷：
 
　　大量的數(shù)據(jù)需求使得研究人員的焦點過度集中于容易的任務(wù)，回避重要且困難的任務(wù)，因此，在基準數(shù)據(jù)集上，深度學習表現(xiàn)良好，但脫離數(shù)據(jù)集，進入真實世界后，就有出現(xiàn)重大失誤的風險，尤其是數(shù)據(jù)集中不常出現(xiàn)的情形，例如，在動物園監(jiān)控場景下，“相機出現(xiàn)在猴子手里”等情況。
 
　　此外，從組合學觀點來看，真實世界圖像的信息量無疑遠遠大于人工標注的圖片信息，這使得深度學習對圖像中的變化非常敏感，導(dǎo)致系統(tǒng)判斷出錯，這對訓(xùn)練和應(yīng)用都提出了巨大的挑戰(zhàn)。
 
　　如何補齊深度學習的短板？
 
　　深度學習的短板要如何補齊？既然深度學習的關(guān)鍵在于大量人工標注的數(shù)據(jù)，那么，解決數(shù)據(jù)帶來的問題，或許可以繼續(xù)從數(shù)據(jù)方面著手。
 
　　一種解決方案是簡單地擴大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的范圍，即通過更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使網(wǎng)絡(luò)自動吸取經(jīng)驗、已更快地學習新任務(wù)。這聽起來更像是人類的學習方法。
 
　　不過，人工智能是對人類智能的模仿，而深度學習只是眾多AI技術(shù)中的一種。人類本身并非主要依賴深度學習，并且可以收集多維度的數(shù)據(jù)，借助“觸類旁通”的能力來進行認知，因此，在安防行業(yè)，深度學習需要與知識圖譜、機器記憶、語義識別等不同維度的手段相結(jié)合，彌補自身短板。
 
　　結(jié)語：總而言之，在未來一段時間內(nèi)，深度學習仍將對智慧安防行業(yè)的發(fā)展起著積極的推動作用，與此同時，業(yè)內(nèi)人士也已經(jīng)明晰了深度學習本身存在的局限，并對此進行探索，以彌補其不足。
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