首次公开!《阿里计算机视觉技术精选》揭秘前沿落地案例

当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透,既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会,还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐,还是在工业、医疗、自动驾驶领域,计算机视觉技术都扮演着越发重要的角色。

元旦假期即将来临,我们精心准备了这本《阿里巴巴机器智能计算机视觉技术精选》,收录了顶级会议 CVPR 2018 阿里论文,送给计划在假期“充电”的同学们,也希望能和更多学术界、工业界同仁一起探讨交流。

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在这本干货精选集中,我们收录了多篇具有代表性的 CVPR 2018 论文。比如,拍立淘利用图像搜索和识别技术,帮助用户在移动端通过拍照就能找到相似商品;线下新零售领域,阿里用空间定位、货架商品SKU识别技术推动“人货场”数字化,并做进一步的商业分析;城市大脑项目中,阿里研发了大规模视频高效处理技术,帮助城市交通事故识别、人流轨迹判断、交通数据样本汇总。

部分目录

哪些核心技术值得一看?

Spotlight论文《基于时间尺度选择的在线行为预测》讨论了视频中行为预测的一个非常重要的问题:怎么去选择一个好的时间维度窗口?论文提出了包含多个子网络的尺度选择网,比如包括时间序列建模的一维卷积子网络、尺度回归子网络以及行为预测子网络。在两个公开数据集上,尺度选择网的实验结果优于其他方法,并且准确率也接近使用Ground Truth尺度的结果。

Spotlight论文《基于语境对比特征和门控多尺度融合的场景分割》致力于场景分割中的两大问题:场景图片中像素形式的多样化(例如:显著或者不显著、前景或者背景)和场景图片中物体大小的多样性。文章针对这两个问题分别提出了语境对比局部特征和门控多尺度融合方法。本文提出的模型在Pascal Context, SUN-RGBD和COCO Stuff 三个场景分割数据集上验证了性能,取得了目前最高的场景分割性能。

对于跨模态检索而言,如何学到合适的特征表达非常关键。Spotlight论文《所见所想所找-基于生成模型的跨模态检索》提出了一种基于生成模型的跨模态检索方法,该方法可以学习跨模态数据的高层次特征相似性,以及目标模态上的局部相似性。本文通过大量的实验证明了所提出的方法可以准确地匹配图像和文本,并且在MSCOCO以及Flickr30K的数据集上都取得了state-of-the-art的效果。 

在论文《整体还是局部?应用Localized GAN进行图像内容编辑、半监督训练和解决mode collapse问题》中,作者建立了GAN和半监督机器学习中Laplace-Beltrami算子的联系,在用少量标注样本训练深度学习模型上取得了优异的性能。同时论文还展示了用Localized GAN (LGAN)对给定图像在局部坐标系下进行编辑修改,从而获得具有不同角度、姿态和风格的新图像;以及如何从流型切向量独立性的角度来解释和解决GAN的mode collapse问题。

论文《处理多种退化类型的卷积超分辨率》针对现有基于CNN的单图超分(SISR)算法不能扩展到用单一模型解决多种不同的图像退化类型的问题,提出了一种维度拉伸策略,使得单个卷积超分辨率网络能够将SISR退化过程的两个关键因素(即模糊核和噪声水平)作为网络输入来解决这个问题。实验结果表明提出的卷积超分辨率网络可以快速、有效的处理多种图像退化类型,为SISR实际应用提供了一种高效、可扩展的解决方案。

论文《于尺度空间变换的本征图像分解》将把图像分解为其本征的反射图像和光照图像看作是一个图像到图像的转换问题,并且将输入和输出在尺度空间进行分解。通过将输出图像(反射图像和光照图像)扩展到它们的拉普拉斯金字塔的各个成分,论文提出了一种多通道网络结构,可以在每个通道内并行地学习到一个图像到图像转换函数,这个函数通过一个具有跳过连接的卷积神经网络来表示。在MPI-Sintel数据集和MIT Intrinsic Images数据集上结果表明,新提出的模型在比之前最先进的技术上有了明显的进步。 

大多数现有的零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)方法都存在强偏问题。在论文《基于直推式无偏嵌入的零样本学习中,作者提出了一个简单而有效的方法,称为准完全监督学习(QFSL),来缓解此问题。假定标记的源图像和未标记的目标图像都可用于训练。在语义嵌入空间中,被标记的源图像被映射到由源类别指定的若干个嵌入点,并且未标记的目标图像被强制映射到由目标类别指定的其他点。在AwA2,CUB和SUN数据集上进行的实验表明,文章的方法在遵循广义ZSL设置的情况下比现有技术的方法优越。

更为具体的实践信息,大家可以通过此本电子书,进一步了解。

好的视觉技术不仅需要好的方法指引,还需要在实际的场景中形成数据闭环和不断打磨。未来的计算机视觉技术一定是理论探索和数据实践的共同推进。希望这本论文合集能抛砖引玉,给学术界和工业界带来一些输入,共同推进计算机视觉技术的发展。

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相关数据
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

图像搜索技术

图像搜索是通过搜索图像文本或者视觉特征,为用户提供互联网上相关图像资料检索服务的专业搜索引擎系统,是搜索引擎的一种细分。图像搜索方法一般有两种:通过输入与图片名称或内容相似的关键字来进行检索;或者通过上传与搜索结果相似的图片或图片URL进行搜索。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

卷积神经网络技术

卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

映射技术

映射指的是具有某种特殊结构的函数,或泛指类函数思想的范畴论中的态射。 逻辑和图论中也有一些不太常规的用法。其数学定义为:两个非空集合A与B间存在着对应关系f,而且对于A中的每一个元素x,B中总有有唯一的一个元素y与它对应,就这种对应为从A到B的映射,记作f:A→B。其中,y称为元素x在映射f下的象,记作:y=f(x)。x称为y关于映射f的原象*。*集合A中所有元素的象的集合称为映射f的值域,记作f(A)。同样的,在机器学习中,映射就是输入与输出之间的对应关系。

监督学习技术

监督式学习(Supervised learning),是机器学习中的一个方法,可以由标记好的训练集中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。训练集是由一系列的训练范例组成,每个训练范例则由输入对象(通常是向量)和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。

零样本学习技术

从仅仅一个或一小撮样本中学习一个新的概念,而普通的机器学习标准算法通常需要几十或几百个表现类似的样本。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

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