ZTEのインテリジェントビデオReIDアルゴリズムは大きな進歩を遂げ、3つの主要なデータセットで世界記録を更新しました。

ZTEのインテリジェントビデオReIDアルゴリズムは大きな進歩を遂げ、3つの主要なデータセットで世界記録を更新しました。

最近、ZTEコーポレーションは人物再識別(ReID)技術で画期的な進歩を遂げました。Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03という3つの主要なReIDデータセット(これら3つのデータセットは、業界で最も影響力のある大規模なラベル付きマルチターゲットマルチカメラ歩行者追跡データセットです)において、アルゴリズムの主要指標であるmAPとRank-1の精度は、これまでさまざまな科学研究機関や業界メーカーによって発表された結果と比較して大幅に向上し、業界1位となり、世界新記録を樹立しました。


2019年7月末にZTE ReIDテクノロジーが3つの公開データセットから取得した指標

歩行者再識別とは、視野角が重複しない複数のカメラ ネットワークで同じ歩行者を検索し、異なる場所と時間でカメラが捉えた歩行者ターゲットが同一人物であるかどうかを確認することを指します。つまり、コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、カメラとシーン全体にわたる歩行者の認識と検索を解決します。この技術は、顔認識技術に続く機械学習による画像認識の大きな進歩です。歩行者の服装、体型、髪型、行動などの情報に基づいて歩行者を認識できるため、従来の手動によるビデオ確認に要する時間が短縮され、主要人物の軌跡を数十日から数分、数秒にまで特定できます。

人物再識別技術研究の分野では、ランク 1 精度と平均精度 (mAP) がアルゴリズムのレベルを測定するための中核的な指標です。 ZTEはこの技術に、マルチモジュール、マルチ粒度のジョイント特徴抽出ネットワークを革新的に提案し、カメラの撮影角度、色の違い、光の強さなどによって生じる横顔、遮蔽、顔の欠落などの複雑な状況を効果的に解決し、ネットワークの特徴マッチング性能を大幅に向上させました。3つの主要データセットにおけるRank-1(1位ヒット率)とmAP(平均精度)という2つの重要な指標で大幅な向上を達成し、1位を獲得して世界新記録を樹立しました。 (注:この結果は、タイミング情報を使用せず、再ランキングも行わずに取得されました)


ZTE ReID技術の部分的なテスト結果

ZTEは一貫して研究開発投資の拡大を主張してきました。5Gなどの通信事業に加え、ビデオやコンピュータービジョンの分野にも深く関わり、インテリジェントビデオ事業に注力しています。ターゲット検出、マルチターゲット追跡、さまざまなターゲット認識などの技術アルゴリズムに深い蓄積があり、革新的なブレークスルーを継続的に実現しています。早くも2017年には、マルチターゲット追跡(MOTチャレンジ)アルゴリズム評価で1位を獲得しました。実際の応用では、歩行者再識別技術を顔認識技術と組み合わせることで、既存の設備やインフラを最大限に活用し、カメラ間で取得した物体の継続的な追跡と軌跡の復元を実現し、データの時空間連続性を高め、人工知能の認知レベルを新たなレベルに引き上げることができます。

歩行者再識別技術が成熟するにつれて、大規模な人員のインテリジェント認識アプリケーションの継続的な開発が促進され、商業、交通、金融、公共安全などの分野に大きな応用価値と実用的意義をもたらし、人工知能がより多くのシナリオとより多くのユーザーにサービスを提供できるようになります。

<<:  GitHub Wanxing リソース: 強化学習アルゴリズムの実装、チュートリアル コード学習計画

>>:  Huaweiの「ブラックテクノロジー」がついに公開。サイバーバース以外にも重要なニュースがある

ブログ    

推薦する

JD.comクラウドファンディング599元、業界最安値を突破、Nokelock X1セルフパワースマートドアロックがイノベーション革命をリード

2019年5月15日、深センIoTロックテクノロジー株式会社は北京金宇シェラトンホテルで「nokel...

2021年、人工知能は再び疫病との戦いで役割を果たすだろう

[[344407]] COVID-19パンデミックが世界を席巻する以前から、人工知能(AI)、特にそ...

2024年のデータセンターのトレンド: より高温、より高密度、よりスマート

今日のデータセンター業界は、AI テクノロジーの急速な普及、ムーアの法則の減速、そして厄介な持続可能...

2018年世界大学AIランキングが発表、中国の大学が好成績!

この記事では、CSranking の計算に基づいて、コンピューターサイエンスの分野システムと学部の観...

教科書では学べない機械学習に関する12の「民間伝承」

[[264978]]ビッグデータダイジェスト制作出典: towardml編纂者:劉嘉偉、王元元、ウ...

過去10年間のデータ分析と人工知能の7つの災害のレビュー

2017年、『エコノミスト』誌は、石油ではなくデータが世界で最も価値のある資源になったと宣言し、この...

黄仁訓:AIは5年以内に人間を超える、OpenAIの最初のAIスーパーコンピュータはマスクによって購入された

11月30日、エヌビディアのCEOジェンスン・フアン氏は水曜日に開催されたニューヨーク・タイムズの年...

機械学習がデータセンター管理をどう変えるか

機械学習はデータセンターの経済性を劇的に変え、将来の改善への道を開きます。機械学習と人工知能がデータ...

歴史を作ろう!地球からのドローンが火星へ飛び立ち、NASAはこのようにライト兄弟に敬意を表す

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

転移学習とクロスドメイン推奨、およびクロスドメイン推奨のソリューション

この記事では、主にクロスドメインの推奨事項について詳しく紹介します。内容は以下のとおりですが、これら...

AIが建物の運営に及ぼす影響

昨年、ChatGPT とその他の AI 搭載サービス エンジンがリリースされて以来、このテクノロジー...

ターゲット検出にはこの記事で十分です! 2019年版オブジェクト検出の総合ガイド

[[272485]]ビッグデータダイジェスト制作編纂者:張瑞怡、寧静コンピュータ ビジョンは、デジタ...

プロのアニメーターがGANを使って「怠け者」を助ければ、数週間かかる仕事を数分で終わらせられる

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能は私たちに取って代わるのでしょうか?科学者たちは十分な証拠を提示しているが、その日が来るのはまだ遠い。

人工知能といえば、これは現代社会の最新の産物であり、この産物もまた最速のスピードで人間を駆逐していま...