2019年若问什么行业最火答案非AI人工智能莫属。大到农业、零售、交通、物流、工业、金融、影视等行业小到跟老百姓相关的实时翻译、给照片上色、修复图片、AI画画背后都藏着AI智能无所不能的影子。正如百度李彦宏所言在互联网时代其实每一家公司都应该是互联网公司而在人工智能时代每一家公司也应该是人工智能公司。错过了人工智能可能就要错过21世纪的后半程。
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百度会持续助力企业对AI深度学习的应用
深度学习多项技术趋于成熟在互联网、金融多个典型业务进行验证。越来越多的渗透到不同的行业引来更多应用的爆发而我们都已经身处于由AI引领的工业革命4.0的浪潮中。谁能找到实际的AI落地场景就能够最终脱颖而出。
百度作为国内AI技术的领头军深深意识到了人工智能人才储备稀薄行业乃至企业本身数据储备、算法能力的薄弱的现实已经阻碍了智能化的脚步踟蹰不前针对这一现状百度大脑开创了“AI快车道——企业深度学习实战营”下文简称“AI快车道”活动根据百度黄埔学院的课程内容培训形式做了迭代形成短平快的课程内容为更多企业带来更多具体业务的讲解和定位、算法的快速应用培训等等。
“AI快车道”在5月26日刚刚成功举办了第二期实战营— 目标检测专场并邀请到百度大脑技术生态和深度学习平台的资深研发人员来分享百度深度学习的研究和应用之路干货满满卓有启迪让大家亲身感受到了深度学习实战技能的重要性。
目标检测深度学习
什么是目标检测呢简单来说目标检测就是“目标定位目标分类”即在图片中对可变数量的目标进行查找和分类是人脸识别技术上不仅可以识别年龄、性别、种族等基本信息还可以对颜值、情绪、头部姿态等信息进行精准识别目标检测已经形成了两大算法阵营单阶段和双阶段。目标检测的数据丰富是PaddlePaddle一大特点而且也已经有了丰富的模型库而百度大脑近期也已在GitHub上开源目标检测库可以进行目标运行测试服务为工程师和深度学习爱好者所使用让其开放和易用的优势表现出来进而投入到更多的产业和学术研究当中。
AI快车道培训中随着老师的课程深入学员们也相应的提出了许多自己工作中遇到的问题比如学员龚先生就提出了目标检测对淡水鱼识别的一些技巧在实际的操作中会出现鱼群遮挡和图像模糊问题。老师给了他很好的解决方案图像模糊的话可以尝试使用图像增强技术例如GAN扩增样本遮挡问题的话可以从优化目标检测的损失函数角度来优化。学员宋先生也提出️国内数据集和国外数据集在不同应用场景的问题与图像畸变检测的问题老师的给到的解决方案是鱼眼摄像头图像畸变问题可能导致识别率下降问题类比到人脸识别中人脸不正通常需要先矫正然后再进行识别的问题老师的种种建议也给了宋先生很好的启发通过比较让学员知道二者的关联性。火爆的课堂提问也让在场的学员们获益匪浅。
本期的目标检测CodeLive— AI识虫。据了解AI识虫的诞生是包括“PaddlePaddle百度地图行业专家能力”多维能力合作的结果经过数据采集模型训练、优化、部署设置诱捕设备、离线识别支持技术和地图能力能够有效获得虫口分布地图远程检测病虫害情况。其中目标检测模型在其中发挥重要作用。
学员们紧跟老师的步伐都在有条不紊的演练中遇到问题会及时得到解决。当然学员们完成AI识虫检测练习后还会得到精美的礼品与视觉技术主题课程资料包里面有很多深度学习的资料供学员们参考和分享。
“AI快车道——企业深度学习实战营”计划在年内支持1000家企业的深度学习技术快速应用正在面临转型困境、技术升级的企业技术骨干不妨来实战营进行一场别开生面的深度训练更好更快地为自己所在的企业升级深度学习“发动机”在不久的未来AI快车道活动还将会在深圳、上海等地持续举办走上AI的快车道。提前布局无疑掌握了未来的人才自然也取得了掌握未来的先机。
如果想要体验快车道实验代码请点击文末阅读原文或登录以下链接
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/yolov3
