了人類辨識水準，但機器視覺中人臉識別分支始終受到一定物理條件的制約，比如攝像頭數量與角度，致使計算機看到的僅是行人側臉、頭頂，大大降低了機器視覺在一定領域的可應用性。
正因如此，行人重識別(ReID)技術開始被推崇，ReID能夠在多攝像設備網絡下對行人進行檢索，利用步態動作、身體特徵等更全面的信息來識別行人，成為了繼人臉識別後計算機視覺領域最具挑戰的熱門課題之一。
近日，依圖科技在行人重識別(Person Re-identification，ReID)領域全球三大權威數據集創下新的世界紀錄，將排名第一的算法水平提升至新高度。
據悉，此次依圖自研算法在業界最具影響力的ReID數據集Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上，將首位命中率(Rank-1)及平均精度均值(mAP)6 項紀錄全部刷新。
“Rank-1”和“mAP”是衡量ReID算法性能的關鍵指標。前者代表算法精度，後者反映系統的綜合檢索性能。mAP值越高，說明系統實用性越好，既能查得全也能查得準，能夠較好應對多遮擋、光線暗、畫面模糊等情況。
對此，依圖團隊深度優化了ReID算法框架，通過結合AutoML等前沿技術，實現了模型參數的自動搜索與迭代，大幅提升了算法的性能和效率。
截至目前，依圖已在多個場景實戰落地ReID項目，而真實應用場景下的數據規模與問題的複雜程度已遠超三大數據集。這背後，依賴於其在去年發佈的AI芯片求索給予的強大算力，一臺依圖服務器提供的計算能力，約與搭載8張英偉達P4運算卡的服務器相當，而包含四顆求索芯片的依圖處理器則能實時帶動200路攝像頭同步完成視頻對比分析任務。
分享到:
閱讀更多 比特網 的文章
