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近日,由計算機視覺領域的頂尖會議ICCV 2021International Conference on Computer Vision舉辦的VIPriors挑戰賽成績正式揭曉。網易互娛AI Lab從螞蟻集團、美團、加州大學伯克利分校、復旦大學等來自工業界和學術界的強隊中脫穎而出,一舉斬獲人體重識別Person Re-ID競賽的冠軍。這是網易互娛AI Lab在3D視覺、語音、自然語言處理、游戲AI等領域奪得多項國際冠軍后,再次登頂國際AI競賽,彰顯了網易互娛AI Lab在人工智能領域的綜合實力。
ICCV是計算機視覺的三大國際頂尖學術會議之一,每兩年舉辦一次,吸引來自全球的一流學者、研究人員和開發者參加,共同探討計算機視覺領域的前沿研究與應用。人體重識別Person Re-ID技術一直是計算機視覺研究的重要領域,在人體理解、行人跟蹤、智能安防、智慧零售等領域都有著廣泛的應用。該競賽主要目的在于,不使用任何預訓練模型、在數據量很少的前提下訓練高精度的人體重識別模型,從而減輕當前視覺模型對于訓練數據的依賴,增加模型算法的泛化性和實用性。
此次競賽僅提供一個包含436個ID人物的8569張圖片的訓練集,并且要求不能使用任何預訓練模型和額外的數據。數據量少、預訓練先驗不可用、數據存在嚴重的遮擋等問題,嚴重影響著模型的準確性和泛化能力,而這些問題也是實際業務中經常會遇到的難點。網易互娛AI Lab團隊憑借以往對業務數據的敏感性和豐富的處理經驗,針對這些難點,提出了基于主干網絡+特征聚合+雙損失的人體重識別框架,利用三元組損失和中心損失、多主干網絡集成等方法提高所提取特征的判別性。同時,通過隨機擦除、局部灰度變換、非平衡ID修正等多種方法提高模型的泛化性。另外利用訓練損失大小過濾噪聲數據、以及挖掘難樣本數據,有效地解決了原始數據中不同程度的遮擋問題。最后,采用重排序和查詢拓展等技術,進一步提高模型的性能。最終在數據有限的情況下,Mean Average PrecisionmAP達到了96.52的高準確度,相較于比賽方所提供的67 mAP的基線模型,大幅提升近30。
以上人體重識別競賽方案的相關技術來自網易互娛AI Lab長期的技術儲備和積累,目前,這些技術已應用于Aegis圖像語音審核引擎中,依托前沿的計算機視覺和語音信號處理技術,該引擎每天處理數千萬圖片和音頻數據,幾乎覆蓋了網易互娛的所有游戲,使游戲的社交生態系統遠離違規內容,包括 、垃圾信息和辱罵等,為游戲的正常運營保駕護航。 網易互娛AI Lab成立于2017年,隸屬于網易互動娛樂事業群,是游戲行業領先的人工智能實驗室。目前技術已應用于網易互娛旗下多款熱門游戲,如《夢幻西游》、《哈利波特—魔法覺醒》、《陰陽師》、《大話西游》、《荒野行動》、《明日之后》等等。 |
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