强手如林中再夺第一 依图解锁行为识别难题

继留任环球威望人脸识别竞赛冠军、先后改良邦际声纹识别威望竞赛（VoxSRC）记录、行人重识别（ReID）三大威望数据集之后，依图正在环球AI时间赛道再下一城，再次占领一个第一。

正在由环球众媒体范畴顶级学会ACM MM主办的 “大周围丰富场景人体视频解析”寻事赛中，依图科技以大幅领先的效果拿下了“Track-4：活动识别”的第一名。ACM是环球最大的谋划机范畴专业性学术结构，其评选的图灵奖被公以为天下谋划机范畴的诺贝尔奖。而ACM MM是环球众媒体范畴的顶级集会，属中邦谋划机学会指定的A类邦际集会。

正在此次寻事赛中，搜罗腾讯、大华科技、中山大学等上百支参赛部队介入了越过56000个丰富事情下的人体活动（搜罗列队、相打、俯身、同行、跑动、滞留等）解析。视频中活动识别是本届逐鹿中的要点项目，宗旨是审核算法正在丰富场景下对活动（包罗众人追踪、人体姿势、活动识别）的解析才智。该赛事是该目标最亲密的确场景的大周围寻事赛，依图科技夺冠的同时，其背后的时间立异和对活动识别困难的占据暂时间备受闭切。

假使把人脸识别比作病院的“普外门诊”的话，活动识别越发是人类的活动识别，其丰富度和识别难度不亚于“血汗管内科+神经内科”。

场景丰富众变、手脚差别化大、须要捉拿相联手脚和长韶华手脚，这些对活动识别和解析都有着浩瀚的寻事，也就须要算法对活动自身有更精准的解析推理才智，以至还能通过既定的场景算计不曾睹过的场景。

团结此次逐鹿，活动识别是指以人工根基单元，只解析人的活动，闭切单人的手脚以及众人的手脚（比如：一齐走途、驰骋、相打等）。学术界平时用frame mAP（f-mAP@avg）来动作活动识其它评判目标，f-mAP@avg代外的寓意是以闭节帧为单元，评判活动的职位与分类是否切实；与学术界对活动识其它审核目标差异，此次竞赛的评判准则是wf-mAP@avg，这意味着更看重对难度较大的拥堵场景的审核，以及斗劲少睹的手脚的识别，同时对待人体框的定位的正确性央求也更高。

逐鹿中，依图算法的目标到达了wf-mAP@avg 0.26，将以往学术界中的基准算法晋升了近3倍。与举办了众次的邦际竞赛差异，这回竞赛是首届，参赛部队正在赛前也无法相识识其它种别、数据集的巨细和识其它实在需求，要正在短短一个众月的韶华内，打算出最优的算法, 并正在浩繁能力强劲的部队中到达天下第一，难度极高。

最先，视频相较于图像的活动识别愈加丰富，且何如筑模、视频帧之间的联系性仍是学术界向来存正在的困难。依图以为，当行使场景明了后，正在已知解析的对象是人体且明了分明要识其它种别后，就能够针对性的实行算法优化，通过算法定制化来晋升算法机能，处置以往不行很好处置的题目。

记者获悉，依图此次立异性地将算法与场景实行了深度团结。一方面立异性的从视频中主动提取到了切实厚实的场景新闻，团结先辈的行人检测、行人重识别算法，一切修筑了人与人、人与场景、人与物之间正在视频中的闭联；另一方面，借助众年来的算法积淀和对行业场景的知道，依图比拟赛中央求的特定的14类工作实行了深度算法优化。

值得闭切的是，差异于其他参赛部队，依图此次没有运用丰富的众模子调和计谋，仅用单模子，借助后台提取和破裂算法，将活动的解析与场景团结，就大大低落了题目难度，这也意味着依图仍能够进一步通过调和众个模子晋升算法机能。

设思一下，来日操纵该时间何如判决一个都会夜归人途遇劫匪而主动报警？何如正在家中白叟倒地时让实时预警并第暂时间见告监护人？何如判决一个临盆线上的工人施工规律失足并即刻发出告警？何如正在一个视频中对内容实行精准知道，并为其贴上更适合的标签使得可能被更精准和更容易检索到？

正在依图不停开发AI新范畴的邦畿上，信赖这些问号背后的谜底已慢慢明晰。此前，依图科技自决研发的环球首款云端视觉智能芯片“求索”，开启了算法打算与芯片打算相团结的期间。齐集了高机能AI算法和芯片耦合打算优化的芯片平台，团结天下领先的活动识别算法的依图，将更有利于赋能智能都会、平和临盆、智能贸易等范畴，打制新一代AI根基办法。

即日依图还通过了由英邦准则协会颁布的ISO/IEC 27701:2019隐私新闻收拾系统邦际认证，成为邦内首家通过认证的AI公司。认证由邦际准则化结构和邦际电工委员会拉拢宣布，是环球首个针对隐私新闻收拾的邦际准则，也被公以为是最正经、威望的隐私新闻收拾准则。获取该认证富裕呈现了依图对数据隐私珍爱的对峙和络续践行。

新基筑趋向下，各行各业加疾数字化，晋升各种处事的智能水准成为刚需。动作目前邦内具有供应超大周围、丰富情况下亿级周围都会的智能化运营收拾时间才智的人工智能公司，依图正在硬核的时间能力和隐私保险上的不停全力已酿成一套“组合拳”，也即将加快解锁更众的智能行使。