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深度学习算法崛起背景

2017-10-20来源: 中国安全防范产品行业协会 关键字:深度学习算法  安防

既然深度学习的优势如此明显,并且这套方法在80年代末就被提出,那么为何直到近两年才开始崛起并超越人类呢?总结起来,主要有三大因素共同决定了深度学习在近几年才开始大爆发:数据规模,计算能力,网络架构。

 
  首先,大数据是深度学习成功的重要路基。在如今的互联网时代,数据量的累积是爆炸式的,越来越多的领域正持续积累着日趋丰富的应用数据,这对深度学习的进一步发展和应用至关重要。不过大数据收集是有成本的,并且标注成本已经开始水涨船高,样本的好坏直接决定了模型的精确度,所以只有拥有一定技术实力的公司才能持续投入研究。在安防领域,像海康威视等有自主研发实力且在安防行业深耕多年的公司,运用大量真实视频监控场景的视频、图片数据作为训练样本库,数据量大且质量较好,通过超过百人团队的数据组,对视频图像打标签,积累了千万级别的样本数据,在使用这些数据量大且质量良好的样本不断训练下,对安防监控场景下的人、车、物进行模式识别的模型也会越来越精确。
 
  其次,高性能硬件平台计算是引擎助力。深度学习模型需要大量的样本,这就避免不了大量的计算,而以前的硬件设备不足以训练出复杂的上百层的深度学习模型。2011年谷歌DeepMind用了1000台机器、16000个CPU处理的深度模型大概有10亿个神经元,而现在,只要用几个GPU,我们就可以完成同样的计算,并且迭代速度更快。因此,GPU、超级计算机、云计算等高性能硬件平台的迅猛发展让深度学习成为可能,强大的计算能力有助于深度学习算法快速实现验证,并积累更多经验进行模型修正,进一步提高模型精度。
 
  最后,算法网络的结构创新是高效燃料。通过深度学习算法的不断优化,可以更好地识别目标物。在安防领域,对于一些复杂场景,比如人脸识别,光照、角度、姿态、表情、饰物、分辨率等都会影响识别准确率,这要求算法模型具有更强的泛化能力,深度学习模型需要进一步优化。深度学习算法的层次越深,性能就会越好,目前海康威视的深度学习算法层次已经达到200层,处于业界领先。在2016年ImageNet竞赛中,海康威视研究院基于Faster R-CNN深度学习目标检测算法排名第一,领先盘踞榜首近一年的第二名微软4.1个点,刷新纪录。另外,海康威视关于车辆检测和车头方向评估技术在KITTI测评中排名世界第一,关于多目标跟踪技术在MOT Challenge测评中结果排名世界第一。
 
  总的来说,随着安防大数据的快速积累、大规模并行计算的高速发展、更优化算法的不断出现,是深度学习算法崛起不可忽视的条件。

关键字:深度学习算法  安防

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2017102011131.html
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