ReID不断刷新纪录 企业依然面临落地“大考”

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人脸识别摄像头遍布整个城市。但是,符合收集标准的相机比例很小。如果没有相机能够看到脸部,人们的动作轨迹如何被锁定在一群人身上?一种方法更可行:通过上传特定人物的照片并同时检测多个不同位置处的相机数据,准确地找到由所有相机捕获的目标人物的图像,并生成动作的时空轨迹。这是行人重新识别技术(Re-ID)。

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ReID保持刷新记录。企业仍然面临着“大考验”的降落

近年来,Re-ID技术逐渐受到关注并开始取得突破。最近,国内人工智能风险投资公司在市场1501的Rank-1指标上达到了96.73%,并创下了Duke MTMC-reID和CUHK03数据集的新纪录。那么,高水平的技术是否足以支配市场?

着陆是测试Re-ID的唯一标准

随着时间的推移,马修对人工智能安全轨道的影响将逐渐显现,公司正试图在竞争对手开始之前保持领先于竞争对手或进一步打开先发优势的差距。可以毫不夸张地说,我们正处于大规模应用人工智能爆发前夕。

因此,虽然技术取得了突破性进展,但作为一个以利润为导向的企业,无论其他人在人工智能安全商业化的浪潮中,其他玩家在人工智能安全商业化浪潮中只能深入挖掘现场并了解行业。问题,痛点,解决方案和着陆应用,以便有资格获得长期生存。

公共安全是Re-ID技术的理想应用场景

为了找到合适的商业应用场景,基本上要找出Re-ID可以比人类做得更好的地方。

实际上,可以将Re-ID和其他标识视为分类信息。公共视频监控数据具有巨大的高维特征。无论是存储容量还是计算速度,与Re-ID技术相比,人类都有很大的局限性。使用Re-ID来提高相机识别能力是一种常见的需求。从这个意义上说,Re-ID技术已经超过了人眼识别能力(94%),并为商业化做了一些技术准备。

Re-ID登陆道路上的包版:数据集大小

件。尽管人工智能安全行业始终在生成大量数据,但标签数据非常少,导致可用于Re-ID的数据集非常小,而大型数据集未超过100,000。

与具有人脸识别和数百万个级别以及不同身份信息的数据集相比,具有较小数据集的Re-ID技术仍然需要改进。

另外,在实际应用场景中相机的非正面,姿势和衣物变换,遮挡,光线和低分辨率都是Re-ID技术要解决的实际问题。

结论:技术突破是实现着陆的重要一步,也是第一步。 Re-ID技术已经有了应用场景。接下来,需要改进数据基础。企业还需要建立一个合适的团队。此时,它可以迭代并大规模实施,同时确认技术原型是可行的。

当然,Re-ID在实际应用过程中仍会遇到很多问题,例如:它可以通过安全性推广到其他行业吗?这对企业来说也是一个重大机遇。谁可以将Re-ID发展到更多领域,实现更深层次的应用和设定标准,以及谁可以在未来的竞争中获得巨大的优势。