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請(qǐng)大家跟我想象一下，假如你的世界里突然沒(méi)有了電，會(huì)是怎樣？沒(méi)有了鬧鐘和手機(jī)，沒(méi)有了燈光與網(wǎng)絡(luò)，也沒(méi)有了電腦地鐵和飛機(jī)……
一切現(xiàn)代生活的便利，都源于 1752 年 6 月的一個(gè)雷雨天，富蘭克林放飛了他的風(fēng)箏，讓世界“看到”了電——當(dāng)時(shí)被認(rèn)為是最神秘、也是最危險(xiǎn)的力量之一。
近幾年來(lái)，人們面對(duì)城市中日益增多的智慧攝像頭，或多或少都會(huì)懷抱著如同“雷電”一樣的警惕。無(wú)數(shù)科幻電影都告訴我們，當(dāng)走在路上的自己被電腦錄入，出行軌跡就有可能被隨時(shí)偵查到……
顯然，這并不是因?yàn)?a class="article-link" target="_blank" href="/e/1592241.html">人工智能（人臉識(shí)別）技術(shù)太強(qiáng)大，而是因?yàn)樗€不夠強(qiáng)大，至少在大眾應(yīng)用層面是如此。舉個(gè)例子，想要在精準(zhǔn)識(shí)別與個(gè)人隱私之間達(dá)到平衡，行人重識(shí)別（Person Re-identification，簡(jiǎn)稱 ReID）就是一個(gè)非常有用的計(jì)算視覺(jué)技術(shù)。
因?yàn)樗軌蛲ㄟ^(guò)質(zhì)量并不高的人臉圖片，快速檢索出不同攝像頭下的同一個(gè)目標(biāo)任務(wù)。
這會(huì)帶來(lái)什么改變呢？
首先，人的臉和指紋一樣獨(dú)特，而 ReID 技術(shù)無(wú)需依賴高精度的人臉圖像，也就避免了人們?cè)诠矆?chǎng)合被采集個(gè)人信息的憂慮；同時(shí)，ReID 分辨率夠高，在一些人臉識(shí)別無(wú)效的情況下，可以起到替代作用。
因此，ReID 也成為計(jì)算視覺(jué)科技企業(yè)們攻關(guān)的對(duì)象。最近，依圖科技在 ReID 領(lǐng)域取得突破，刷新全球工業(yè)界三大權(quán)威數(shù)據(jù)集當(dāng)前最優(yōu)成績(jī)（SOTA），算法性能達(dá)到業(yè)界迄今最高標(biāo)準(zhǔn)。
這一標(biāo)準(zhǔn)意味著什么，能否成為 ReID 產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵契機(jī)？
產(chǎn)業(yè)新動(dòng)力：ReID 的價(jià)值與門(mén)檻
本杰明·富蘭克林和他的風(fēng)箏實(shí)驗(yàn)，代表了人類(lèi)邁出了現(xiàn)代文明旅程的第一步。在那之前，沒(méi)人能想象有電的生活；而今天，數(shù)十億人已經(jīng)無(wú)法想象沒(méi)有電的生活了。
時(shí)代的需求和社會(huì)風(fēng)俗的推動(dòng)（很多時(shí)候是阻撓），總會(huì)有人為技術(shù)的進(jìn)程助力。ReID 即是如此。
相信大部分人都不會(huì)否認(rèn)，人臉識(shí)別 / 計(jì)算視覺(jué)在城市中的應(yīng)用，正在給生活帶來(lái)越來(lái)越多的便利。
比如通過(guò)智能攝像頭來(lái)識(shí)別車(chē)流、車(chē)牌，實(shí)現(xiàn)高效率、低成本的安防；在火車(chē)站、機(jī)場(chǎng)等公共場(chǎng)所部署 AI，實(shí)現(xiàn)犯罪分子的偵查和捕獲；幫助無(wú)人購(gòu)物超市和商店提高用戶體驗(yàn)；
再比如大家最熟悉的手機(jī)相冊(cè)，想要讓系統(tǒng)在不侵犯隱私的情況下實(shí)現(xiàn)照片聚類(lèi)，ReID 都是不可或缺的技術(shù)。
2018 年，特朗普政府決定在美國(guó)南部墨西哥邊境追查非法入境者時(shí)，大眾就擔(dān)心 ICE 和其他移民機(jī)關(guān)可能會(huì)把人臉識(shí)別應(yīng)用，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤辨識(shí)某個(gè)人并使其被錯(cuò)誤拘留？因?yàn)樵诋?dāng)時(shí)，人臉識(shí)別對(duì)于有色人群或女性的識(shí)別錯(cuò)誤率依然很高。
既然 ReID 技術(shù)能夠讓智能生活變得更精準(zhǔn)有序，那為什么久攻不下呢？這恐怕要從三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)說(shuō)起。
1. 數(shù)據(jù)缺失。
我們知道，當(dāng)前大多數(shù)攝像頭的成像質(zhì)量、分辨率、環(huán)境變化等差異都很大。在交通運(yùn)輸、工業(yè)制造和城市規(guī)劃等實(shí)際場(chǎng)景下，99%的圖像都是不含人臉或人臉部分是極其模糊的，僅有幾個(gè)像素大小，這也導(dǎo)致在許多任務(wù)中，人臉識(shí)別算法經(jīng)常失效，需要 ReID 頂上。
而一個(gè)高精準(zhǔn)的 ReID 模型，要識(shí)別同一個(gè)人在多個(gè)攝像頭下的畫(huà)面，意味著其訓(xùn)練需要足夠龐大、且具備連續(xù)性的行為數(shù)據(jù)。但與其他計(jì)算視覺(jué)任務(wù)相比，ReID 領(lǐng)域的公開(kāi)數(shù)據(jù)集所含的 ID 數(shù)量比較小，不同攝像頭的數(shù)據(jù)中同一個(gè)人的外觀也可能發(fā)生巨大變化，這些都給算法分析造成了阻礙，需要在算法設(shè)計(jì)上做很多創(chuàng)新與研發(fā)。
2. 計(jì)算壓力。
如前所述，ReID 往往被部署到規(guī)模人群的行為軌跡分析上，這意味著系統(tǒng)需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模成倍增長(zhǎng)。即使是采取 1：N 級(jí)（單一特征對(duì)比多種特征）的人臉識(shí)別，用來(lái)失蹤人口搜索等。加上角度、光線等復(fù)雜性，特征提取、對(duì)比、判斷都需要龐大的算力來(lái)支撐。
但現(xiàn)有的智能攝像機(jī)在本地終端無(wú)法部署足夠大的算力，往往會(huì)選擇將數(shù)據(jù)上傳到云端，再進(jìn)行識(shí)別和處理，不僅會(huì)造成一定的時(shí)延，延誤眾多關(guān)鍵任務(wù)；也有可能導(dǎo)致城市大腦“數(shù)據(jù)擁塞”，延宕整個(gè)系統(tǒng)的效率。
3. 成本限制。
那么，為什么不考慮為攝像頭等邊緣終端加上芯片呢？答案就是貴。高通量計(jì)算芯片往往意味著更高的性能和穩(wěn)定性，制程上自然也要求更小的納米數(shù)，而 ReID 需要在泛工業(yè)場(chǎng)景中部署，如果為城市或工廠中的每個(gè)攝像頭都加載這樣高算力的 ReID 芯片，無(wú)疑是一筆巨大的開(kāi)支，這也限制了 ReID 算法在大規(guī)模商業(yè)化場(chǎng)景中的落地。
顯然，想要讓 ReID 從一種技術(shù)遠(yuǎn)景完全照進(jìn)現(xiàn)實(shí)，其所面對(duì)的困難和障礙并不小。這也是為什么，我們一直關(guān)注著致力于用 ReID 改善體驗(yàn)的公司。
用電子編織現(xiàn)實(shí)：依圖這樣改變 ReID
如果說(shuō)富蘭克林的風(fēng)箏讓人類(lèi)開(kāi)始與電建立了聯(lián)系。那么，電力真正開(kāi)始產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，是從喬治·威斯汀豪斯（George Westinghouse）開(kāi)始。他以交流電系統(tǒng)擊敗了愛(ài)迪生的直流電系統(tǒng)，從而讓發(fā)電廠與遠(yuǎn)距離的用戶連接在一起。
而依圖在 ReID 中的表現(xiàn)，正如這場(chǎng)世紀(jì)對(duì)壘一樣，對(duì) ReID 的現(xiàn)實(shí)落地起到了關(guān)鍵作用。
為什么這么說(shuō)呢？
首先，依圖升級(jí)了 ReID 算法的開(kāi)發(fā)流程。通過(guò)結(jié)合 AutoML 等前沿技術(shù)，依圖創(chuàng)新性地實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的自動(dòng)搜索與迭代，改變了算法依賴研究員手工設(shè)計(jì)與調(diào)優(yōu)的傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程。不僅降低了模型的訓(xùn)練成本，也讓算法的泛化性更強(qiáng)。
其次，進(jìn)一步提升了 ReID 算法的識(shí)別性能。依圖自研算法在業(yè)界最具影響力的三大 ReID 數(shù)據(jù)集 Market1501、DukeMTMC-ReID、CUHK03 上，將兩大關(guān)鍵指標(biāo)“首位命中率”（Rank-1 Accuracy），以及“平均精度均值”（Mean Average Precision，mAP）6 項(xiàng)數(shù)據(jù)全部提升，達(dá)到了更高的 mAP，目前達(dá)到了工業(yè)界第一，從而進(jìn)一步穩(wěn)固了中國(guó) AI 在該任務(wù)上的領(lǐng)跑地位。
此外，ReID 算法的實(shí)用潛力持續(xù)進(jìn)階。在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中，依圖還依托自研的 AI 芯片 QuestCore（求索）, 在僅憑穿著、步態(tài)特征的條件下，將 ReID 做到 2017 年——2018 年人臉識(shí)別的精度。當(dāng)時(shí)，機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站等公共場(chǎng)合已經(jīng)開(kāi)始大規(guī)模使用人臉識(shí)別進(jìn)行安防保障了。這意味著，ReID 也有望被以低成本的解決方案，盡快進(jìn)入現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景之中，讓人們無(wú)懼且享受計(jì)算視覺(jué)帶來(lái)的順暢體驗(yàn)。
目前看來(lái)，依圖的創(chuàng)新將帶給 ReID 算法更好的成本比，以及更絲滑的應(yīng)用體驗(yàn)，平衡了理想技術(shù)與現(xiàn)實(shí)困境之間的關(guān)系。
挑戰(zhàn)與機(jī)遇：ReID 的未來(lái)路徑
必須承認(rèn)的是，要讓城市換一種“眼睛”看行人，并不是一件容易的事。
一方面，各個(gè)城市攝像頭體系的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)、密度，以及進(jìn)度都各不相同，要讓它們共同點(diǎn)亮 ReID 的“技能樹(shù)”，實(shí)現(xiàn)全面替換，還有許多與技術(shù)成熟度無(wú)關(guān)的挑戰(zhàn)；
還要面對(duì)復(fù)雜實(shí)景的挑戰(zhàn)。即使 ReID 算法的首位命中率足夠高，只意味著算法能夠在特定的幾個(gè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集下準(zhǔn)確找出最容易識(shí)別或者匹配的那張。但現(xiàn)實(shí)中的場(chǎng)景遠(yuǎn)比這有限的幾個(gè)數(shù)據(jù)復(fù)雜的多，數(shù)據(jù)模糊、建筑物遮擋、天氣的改變等等，都會(huì)影響模型的實(shí)際表現(xiàn)。所以現(xiàn)在認(rèn)為 ReID 模型能夠應(yīng)付真實(shí)任務(wù)，還為時(shí)過(guò)早。
這也是為什么，盡管依圖科技刷榜 SOTA，算法性能達(dá)到了業(yè)界目前的最高標(biāo)準(zhǔn)，但依圖的研發(fā)人員耿直地說(shuō)，學(xué)術(shù)界的這三個(gè)數(shù)據(jù)集不能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不代表工業(yè)界的最好水平，更精彩的表現(xiàn)還要放眼于實(shí)戰(zhàn)之中。
因?yàn)楸荣愔兴捎玫臄?shù)據(jù)集，早已限定好了規(guī)模和分布，屬于“應(yīng)試作業(yè)”；而在依圖實(shí)際落地的 ReID 項(xiàng)目中，還會(huì)遭遇更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)、環(huán)境、參數(shù)，是“奧數(shù)級(jí)別”的挑戰(zhàn)難度。
另外必須正視的一點(diǎn)是，要讓終端攝像頭完成高通量的實(shí)時(shí)計(jì)算，僅僅依靠研發(fā)端的突破還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，城市環(huán)境中是否具有足夠的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，是否有邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)中心提供澎湃的算力支持，這些都需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈乃至城市決策者的共同合作。
由此不難發(fā)現(xiàn)，在抵達(dá) ReID 產(chǎn)業(yè)化的旅程中，科技企業(yè)起到了怎樣的作用呢？
以依圖為例，一方面，通過(guò)將自身科研優(yōu)勢(shì)與新興算法相結(jié)合，加快 AI 算法的落地。
比如依圖就將自身在芯片研發(fā)上的硬件能力，與通用化算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了軟硬件協(xié)同開(kāi)發(fā)，不僅取得了刷榜的好成績(jī)，更關(guān)鍵的是激活了 ReID 與芯片端的融合可能，讓更多的算力需求被釋放，從而帶動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)智能的進(jìn)程。
正如人臉識(shí)別逐漸滲透到社會(huì)的各個(gè)角落，ReID 算法也將成為智能生活不可或缺的一部分。借助 AI 芯片 QuestCore?（求索）和 ReID 模型應(yīng)用，依圖將催化出多大的商業(yè)富礦，構(gòu)筑基于 ReID 的新產(chǎn)業(yè)鏈。
1752 年，富蘭克林爬上屋頂放飛一只風(fēng)箏的時(shí)候，可能并沒(méi)有想到，他將改變整個(gè)世界的科技認(rèn)知與生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。
而 ReID 對(duì)城市計(jì)算視覺(jué)應(yīng)用的迭代，也將為人類(lèi)帶來(lái)新的視角與光輝，并在不遠(yuǎn)的未來(lái)成為與我們生活休戚相關(guān)的一部分。
廟堂之高，與江湖之遠(yuǎn)的疊加，就是依圖乃至整個(gè) AI 產(chǎn)業(yè)所扎根的廣袤土壤。
