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腾讯优图人脸识别技术 腾讯优图

腾讯优图(腾讯优图人脸识别技术)
2021年6月5日，GAITC 2021在杭州举行，汇聚产学研各界领袖，从国际化、前瞻化、产业化的角度分析和洞察新一代人工智能的发展路径 。
大会上，腾讯优图实验室联合厦门大学人工智能研究院正式发布了《2021年十大人工智能趋势》(以下简称《趋势报告》) 。基于双方对人工智能尤其是计算机视觉的长期研究洞察，预测了3D视觉技术、数字内容产业、AI深度学习算法、人工智能内核芯片等诸多领域的发展趋势 。
【腾讯优图人脸识别技术 腾讯优图】趋势报告指出，随着深度学习在人工智能许多子领域(如视觉、自然语言处理等)的成熟和规模化 。)，多模态融合成为真正实现通用人工智能的必然选择，人工智能也将从感知智能走向认知智能；同时，随着算法和硬件能力的不断升级，3D视觉智能技术将推动商业发展和个人消费升级；深度学习走向多模态融合，边缘计算和人工智能加速融合，AI算法的公平性研究将推动AI应用走向普惠 。
以下是2021年十大人工智能趋势详情:
1.自动机器学习的自动化程度和可解释性进一步提高 。
自动机器学习(AutoML)初步实现了许多领域机器学习 *** 的自动化设计过程，但仍存在自动化程度不够、可解释性不强等问题 。例如，神经 *** 结构搜索(NAS)在某些应用领域已经达到了与人类机器学习专家相当的水平 。然而，现有的NAS *** 实际上需要人工神经 *** 基础设施 。此外，AutoML的自动化过程通常被视为一种“黑箱”，缺乏可解释性 。在未来，自动化程度和可解释性仍然是AutoML研究的热点问题 。通过提高AutoML中超参数的选取、特征表示和机器学习算法的确定、神经 *** 结构搜索的自动化程度和可解释性，AutoML将实现机器学习所涉及的各个环节的真正自动化设计过程 。AutoML整体架构的完善将推动新一代通用AutoML平台的构建，实现机器学习的普及 。
2.无监督/弱监督学习逐渐成为企业降本增效的新工具 。
在过去的几年中，深度学习的巨大成功离不开大规模的标注数据集 。大规模标注的背后是传统监督学习对每个训练样本进行完整标注的要求 。随着业务规模的不断扩大，越来越多的企业发现数据标注已经成为提高交付成本、制约效果提升的主要因素之一 。在这种背景下，无监督学习和弱监督学习可以通过不使用标签或者降低对标签数量和质量的要求，快速降低深度模型的数据标注要求，使得原本无法使用的数据现在可以加入到模型的训练中，然后量变导致质变 。在NLP领域，基于Transformer的无监督训练模型已经持续主导了各类NLP任务数据集；在CV领域，最新的MPL *** 也通过额外的未标记数据集，首次将ImageNet的Top-1分类准确率提高到90%+ 。可以预见，越来越多的人工智能企业将面临从前期快速扩张到稳定阶段高效运营的新阶段 。在这个过程中，无监督/弱监督学习无疑会成为他们过渡到这个阶段的重要手段之一 。
3.3D视觉技术有助于升级工业消费，淡化虚拟与现实的界限 。

作为视觉AI领域多年来的热点研究方向之一，三维视觉技术的核心任务是恢复和重建3D 空房间、物体和环境 。随着相关算法和硬件计算能力的不断升级，3D视觉算法效果大幅提升，3D几何重建更加精细，表面纹理重建更加清晰，带来更加逼真的视觉感知 。近年来，众多3D视觉研究成果为低成本、高质量的3D内容生成提供了良好的技术支持，基于3D虚拟图像的舞台表演、直播、教育互动等应用层出不穷，成为AI内容产业新的发展方向 。在此基础上，结合5G时代流量带宽的全面升级，具有交互功能的3D虚拟现实、增强现实和混合现实3D视觉应用将进一步推进用户体验到现实与虚拟的完美融合 。用户会因为虚拟偶像生动自然的舞台表演而获得回报，会因为虚拟主播的“辛苦”而下单购买，而线上平台依靠3D视觉技术，大大降低了内容 *** 和IP运营的成本，最终导致社会和商业发展模式以及个人消费习惯的颠覆和改变 。展望未来，3D视觉技术将继续广泛应用于多个领域，包括游戏娱乐、影视 *** 、电商直播、医疗整形等 。，虚拟与现实的界限将会淡化 。
4.多模态融合加速AI认知升级 。
深度学习在人工智能的许多子领域(如视觉、自然语言处理等)已经日趋成熟和规模化 。).但要真正实现通用人工智能，还需要整合利用这些子领域所针对的信息模态，即多模态融合 。多模态融合的目标是在图像、文字、语音等多模态信息识别的基础上，实现不同模态信息的统一表示框架 。，从而起到1+1>2的作用 。其中一个典型场景就是通过图文联合识别，实现对晦涩、暗示性图片、招揽广告、儿童不良表情包等图文的识别，支撑审计业务深度打击不良内容 。除了图文融合等跨领域模态融合，还可以融合同一领域的不同信息维度 。例如，随着深度生成技术的发展，当前的人脸识别除了传统的RGB图像外，还需要融合深度图像、红外图像等信息，以更好地防御日益多样化的人脸伪造攻击，实现更强的人脸防御 。随着人工智能认知能力的提高，多模态融合将逐渐从图形、文本等实体模式扩展到物理关系、逻辑推理、因果分析等知识模式，从感知智能扩展到认知智能 。


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