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开源代码准确率99%+,人脸识别问题是否被解决了呢?

磐创AI 2020-05-28 09:48 发文


人脸识别作为当下人工智能落地最广泛的技术之一,已经被广泛应用于金融、安防反恐、教育、社交娱乐、门禁/考勤、交通、智能商业等众多行业。早在2018年,我国的人脸识别市场规模就已经高达151.7亿元(数据来源:亿欧智库),预计2021年将达到530亿元,年复合增长率高达53%!

从技术层面讲,随着深度学习在人脸识别中的应用,算法在公开数据集上的准确度已达到99%以上,因此不少人认为人脸识别问题已经被解决了。

实际情况呢?当然不是!我们将那些在公开数据集上性能比较高的模型在实际场景中进行测试,发现准确率下降非常严重。这是因为实际场景的数据分布与公开数据集中的数据存在偏差,比如人脸的表情变化、遮挡、模糊以及是否化妆、识别场景的光照变化等。大部分入门人脸技术的爱好者并没有意识到上面的问题,很多伙伴认为只要掌握了在公开数据集上准确率达到99%以上的开源代码,就已经掌握了人脸识别技术的前沿算法。其实,掌握开源代码,仅仅是了解了皮毛,这类学习者即使有幸通过面试进入企业,但是在遇到实际场景中算法的低准确率的情况,往往无计可施。因此,为了帮助更多从事人脸识别方向的伙伴夯实理论基础,并且能够透彻理解算法及应用到实际场景中,深蓝学院邀请了科研与实际工程均具备丰富经验的专家,共同制作了人脸识别』课程。本门课程将于6月12日开课主讲当下主流的基于深度学习的人脸识别算法。我们希望大家通过两个月的学习与讨论,能够对基于深度学习的人脸识别的思想、算法有深入的理解,在代码实践过程中掌握人脸识别技术,告别“调包式”学习方法。

主讲老师


课程大纲

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