深度學(xué)習(xí)算法崛起背景

2017年10月20日 13:28$artinfo.Reprint點擊量：3565

　　既然深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢如此明顯，并且這套方法在80年代末就被提出，那么為何直到近兩年才開始崛起并超越人類呢？總結(jié)起來，主要有三大因素共同決定了深度學(xué)習(xí)在近幾年才開始大爆發(fā)：數(shù)據(jù)規(guī)模，計算能力，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

　　首先，大數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)成功的重要路基。在如今的互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)量的累積是爆炸式的，越來越多的領(lǐng)域正持續(xù)積累著日趨豐富的應(yīng)用數(shù)據(jù)，這對深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用至關(guān)重要。不過大數(shù)據(jù)收集是有成本的，并且標(biāo)注成本已經(jīng)開始水漲船高，樣本的好壞直接決定了模型的度，所以只有擁有一定技術(shù)實力的公司才能持續(xù)投入研究。在安防領(lǐng)域，像?？低暤扔凶灾餮邪l(fā)實力且在安防行業(yè)深耕多年的公司，運(yùn)用大量真實視頻監(jiān)控場景的視頻、圖片數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本庫，數(shù)據(jù)量大且質(zhì)量較好，通過超過百人團(tuán)隊的數(shù)據(jù)組，對視頻圖像打標(biāo)簽，積累了別的樣本數(shù)據(jù)，在使用這些數(shù)據(jù)量大且質(zhì)量良好的樣本不斷訓(xùn)練下，對安防監(jiān)控場景下的人、車、物進(jìn)行模式識別的模型也會越來越。

　　其次，高性能硬件平臺計算是引擎助力。深度學(xué)習(xí)模型需要大量的樣本，這就避免不了大量的計算，而以前的硬件設(shè)備不足以訓(xùn)練出復(fù)雜的上百層的深度學(xué)習(xí)模型。2011年谷歌DeepMind用了1000臺機(jī)器、16000個CPU處理的深度模型大概有10億個神經(jīng)元，而現(xiàn)在，只要用幾個GPU，我們就可以完成同樣的計算，并且迭代速度更快。因此，GPU、超級計算機(jī)、云計算等高性能硬件平臺的迅猛發(fā)展讓深度學(xué)習(xí)成為可能，強(qiáng)大的計算能力有助于深度學(xué)習(xí)算法快速實現(xiàn)驗證，并積累更多經(jīng)驗進(jìn)行模型修正，進(jìn)一步提高模型精度。

　　zui后，算法網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)創(chuàng)新是燃料。通過深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化，可以更好地識別目標(biāo)物。在安防領(lǐng)域，對于一些復(fù)雜場景，比如人臉識別，光照、角度、姿態(tài)、表情、飾物、分辨率等都會影響識別準(zhǔn)確率，這要求算法模型具有更強(qiáng)的泛化能力，深度學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。深度學(xué)習(xí)算法的層次越深，性能就會越好，目前?？低暤纳疃葘W(xué)習(xí)算法層次已經(jīng)達(dá)到200層，處于業(yè)界。在2016年ImageNet競賽中，?？低曆芯吭夯贔aster R-CNN深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法排名*，盤踞近一年的第二名微軟4.1個點，刷新紀(jì)錄。另外，?？低曣P(guān)于車輛檢測和車頭方向評估技術(shù)在KITTI測評中排名世界*，關(guān)于多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在MOT Challenge測評中結(jié)果排名世界*。

　　總的來說，隨著安防大數(shù)據(jù)的快速積累、大規(guī)模并行計算的高速發(fā)展、更優(yōu)化算法的不斷出現(xiàn)，是深度學(xué)習(xí)算法崛起不可忽視的條件。

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