近(jìn)日(rì)，市(shì)場(chǎng)研究&am•↕±↑p;咨詢公司GrandViewResearch發布了(le)一(yī)份深↑£度學習(xí)市(shì)場(chǎng)分(fēn)析報(bào)告。報(bào)¶δ告表明(míng)，2016年(nián)全球深度學習(xí)市(shì)場(ch&¥≥ǎng)估值為(wèi)2.72億美(měi)元，其¥§在自(zì)動駕駛和(hé)醫(yī)療行(xíng)業(yè)的(de)應用(yòng)越來(l★₽✔ái)越多(duō)，有(yǒu)望為(wèi)行(xíng׶)業(yè)增長(cháng)做(zuò)出突出貢獻。這(zhè)項技(jì)術(σ∞∏→shù)的(de)崛起得(de)益于數(shù)據驅動的(de↑α™↑)複雜(zá)應用(yòng)，包括語音(yīn)和(h饣)圖像識别，它可(kě)以和(hé)其他(tā)技(j≤←₹ì)術(shù)一(yī)起克服大(dà)數(shù)據量和(hé)高 ∏(gāo)計(jì)算(suàn)能(néng)力的≥ (de)挑戰以及改進數(shù)據存儲。同時(shí)在剛舉行(xíng)的(de¥☆∏≈)“2017CCF青年(nián)精英大(dà)會(huì)§★₩♥”上(shàng)，香港中文(wén)大(dà)學教授湯曉鷗作(zuò)了(le)《± ≈人(rén)工(gōng)智能(néng)的(de)明(míng)天，中國(g∞>uó)去(qù)哪?》的(de)主題演講。其中，針對(duì)人(rén)工(εΩλ gōng)智能(néng)和(hé)深度學習(xí)的(de)應用(y♣£₩òng)、發展，湯教授發表了(le)自(zì)己的(de)看(kàn)法。

    到(dào)底什(shéεεββn)麽是(shì)深度學習(xí)技(jì)術(shù)?落地(dì)到(dào±'α™)安防領域，深度學習(xí)如(rú)何應用(yòng)呢(ne)?首先來(♠Ω&lái)聽(tīng)聽(tīng)湯教授如♠♥ (rú)何理(lǐ)解深度學習(xí)。

    什("π‍shén)麽是(shì)深度學習(xí)?

    首先，人(≥♦rén)工(gōng)智能(néng)和(hé)→↓深度學習(xí)是(shì)什(shén)麽關系?湯教授認為(wè☆∑∑→i)，人(rén)工(gōng)智能(néng)真正落地(dì)的(de↑ )部分(fēn)就(jiù)是(shì)深度學習(↓←xí)。因為(wèi)以前的(de)人(rén)工(gōng)智能(néng)确實是(shì×✔¥✔)在很(hěn)多(duō)情況下(xià)用(yòng)不(bù)起來(↔☆lái)，人(rén)手設計(jì)的(de)智能(néng)來©✘(lái)做(zuò)某一(yī)件(jiàn)÷₩事(shì)情還(hái)是(shì)比較難超越人(rén∞‌)。而有(yǒu)了(le)深度學習(xí)之後，可(kě)以把這(zhè)₽∑≤個(gè)過程變成一(yī)個(gè)數(shù)σ→& 據驅動的(de)過程：當做(zuò)某一(yī)件(jiàn)特定事(shì)情時(β∞shí)，數(shù)據量及參數(shù)量大(dà)到δ' ®(dào)一(yī)定程度之後，機(jī±≤)器(qì)就(jiù)可(kě)能(néng)在做(zuò)這(zhè)件(≈εε♣jiàn)事(shì)情上(shàng)超過人(rén)類。很(h∏ ěn)多(duō)現(xiàn)實中落地(dλ£₩ì)的(de)産品化(huà)的(de)東(dōng)‌₩☆£西(xī)，都(dōu)是(shì)深度學習(xí)做(zuò)出來(lá∏ ≥i)的(de)。深度學習(xí)做(zuò)的(de)東(dōng)西(x‌•ī)，成功的(de)案例比較多(duō)，一(yī)方面是(shì)在語音(♥>yīn)識别領域，另外(wài)可(kě)能(néng)更多(duō)的(de)是(shì×")視(shì)覺這(zhè)方面，所以大(dà)家(jiā)可(kě)以看(kàn)到(dε↕ào)很(hěn)多(duō)計(jì)算(suàn)機(jī)視(shì)覺方面≠σ'新的(de)成果。

    深度學習(xí)到(dào)底在‍αδ≈做(zuò)什(shén)麽事(shì)情?實際₽★上(shàng)它所做(zuò)的(de)事(shì)情抽象出來(lái₩‌)是(shì)比較簡單的(de)，就(jiù)是(shì)在做(zuò)一(yī)個∑Ω≠(gè)從(cóng)X到(dào)Y的(de)回歸、或者說(shuō)從(cón©σλg)A到(dào)B的(de)Mapping(對(duì)應)--¶↔✔你(nǐ)給它一(yī)個(gè)輸入，它怎麽樣給出一(yī)個(gè)對(duì)應的(de₹×)輸出?特殊的(de)地(dì)方就(jiù)是($★☆shì)深度學習(xí)把這(zhè)件(jiàn)事(shì)情✘λ✘做(zuò)得(de)非常非常好(hǎo)。以前也(yě)有(yǒu)→↔÷其他(tā)算(suàn)法可(kě)以做(zuò)，隻不(bù)過一(yī)直做(zuò)不(♥→bù)過人(rén)，現(xiàn)在深度學習(xí)做(✘∏•zuò)到(dào)了(le)極緻。

    比如(¥≠ rú)說(shuō)給了(le)一(yī)張人(rén)臉照(zhào•ε φ)片，它就(jiù)可(kě)以給你(nǐ)對(duì)應出這(z↑₩&hè)個(gè)人(rén)的(de)名字;給一(yī)個(gè)物(wù)體(tǐ)的( ‍‌σde)形狀，它就(jiù)可(kě)以告訴你(nǐ)是(shì)什(shén)麽β∑☆≠物(wù)體(tǐ);給一(yī)個(gè‍✘)車(chē)的(de)行(xíng)駛場(c↔>™hǎng)景，它就(jiù)可(kě)以給你(nǐ)輸出這(zh£β$è)個(gè)車(chē)應該往哪兒(ér)拐;給一(yī)個(gè)棋局，它能(néng↑≤π)算(suàn)出下(xià)一(yī)步怎麽走;給一(y$≤ī)個(gè)醫(yī)療的(de)圖像，它就(j✘ ±iù)能(néng)幫你(nǐ)判斷這(zhè)是(shì)什(shén)麽病……δ→∏實際上(shàng)就(jiù)是(shì)這(zhè)樣↔♠的(de)一(yī)個(gè)過程。不(bù)要(yào)把人(rén)工(gōng)智能(né©♥ng)想象成可(kě)以超越人(rén)類，可(kě)以控制±©φ∑(zhì)人(rén)類，這(zhè)些(xiē)都(dōu)是(shì)所謂的(de)“好(hǎ > δo)萊塢的(de)人(rén)工(gōng)智能(néng)”或者想象中的(γ←de)人(rén)工(gōng)智能(nén   g)，真正人(rén)工(gōng)智能(néng)在現(↓♦λxiàn)在這(zhè)個(gè)階段其實就(jiù)是(shì•≤)做(zuò)這(zhè)麽簡單的(de)事(shì)，當然，做(zuò)成這(β¥zhè)個(gè)簡單的(de)事(shì)情其實已經很(hěn)不(bù)簡單了(le)'®∞。

    深度≠←∞學習(xí)的(de)突破?

    最近(jìn)這(zhè)幾年(nián)深度學習₩'(xí)确實在學術(shù)界、工(gōng)業(yè)界取得(de)了(le)重大(dà'✔δ)的(de)突破。第一(yī)個(gè)突λ®>破是(shì)在語音(yīn)識别上(shàngλγ¥&)，語音(yīn)識别取得(de)了(le₩‌)巨大(dà)成功以後，深度學習(xí)緊接著(zhe)在視(shì)♣★♦δ覺方面又(yòu)取得(de)了(le)重大(dà)突破。接著(zhe)人(rén)工(®™π¥gōng)智能(néng)在自(zì)動駕駛領域也(yě)取得(de)了(le)一(y↓ ī)些(xiē)重大(dà)的(de)突破，現←σ>‌(xiàn)在比較熱(rè)門(mén)的(de)是(shì)醫(yī)療影(yǐng)像方面，借•₽↕助人(rén)工(gōng)智能(néng)進行(xíng)診斷。

    深度學σγ↓習(xí)有(yǒu)三個(gè)核心的(de✔≠¶)要(yào)素：學習(xí)算(suàn)法的(de)設計(jì)，你(nǐ)設計(jì) ≤的(de)大(dà)腦(nǎo)到(dào)底夠不(bù)夠聰明(míng);要 π<↕(yào)有(yǒu)高(gāo)性能(né✔ ng)的(de)計(jì)算(suàn)能(néng)力，訓練一(yī)個(g  ♦è)大(dà)的(de)網絡;必須要(yào)有(yǒu)大(dà∏"'↑)數(shù)據。

    “深度學習↕↕(xí)+安防”的(de)應用(yòng)

    目前深度學習(xí)主要(yào)的(♥♠←←de)研究領域在語音(yīn)識别和(hé)視(shì)覺方面，而且将& £深度學習(xí)應用(yòng)到(dào)各個(gè)方向，↔§↓←可(kě)以不(bù)同的(de)領域做(zΩ¥uò)出不(bù)同的(de)技(jì)術(shù)創新。對(duì)于掌握了(le)許多(₽‌duō)視(shì)頻(pín)圖像資源的(de)安防行(xíng)業(yè)來(lái)說(s✘®huō)，深度學習(xí)和(hé)安防的(de)結合擁有(yǒu)比較高(gā®€o)的(de)契合度，即對(duì)圖像和(hé¥★)視(shì)頻(pín)的(de)分(fēn)析，包括♥β：

    ――在圖像分(fēn)析方面，比如(rú)人(ré₹ n)們熟悉的(de)人(rén)臉識别、文(wén)字識别和(hé)大(dà)規模圖像分(fēn)類等，深α♥→σ度學習(xí)大(dà)幅提升了(le)複雜(záγ∞↓↔)任務分(fēn)類的(de)準确率，使得(de)圖像識别、語音(≤$"yīn)識别，以及語義理(lǐ)解準确率大(dà)幅提φ₹升。

    ――在人(rén)臉方面，可(kě)>©™以實現(xiàn)人(rén)臉檢測、人(rén)臉關鍵點定位、身(shēn)份證對π>®Ω(duì)比、聚類以及人(rén)臉屬性、活體(tǐ)檢測等等。在智能(néng)監•♦ 控方面，可(kě)以做(zuò)人(rén)、機(jī)動車(chē♣₹←)、非機(jī)動車(chē)視(shì)頻(pín)結構化₹≤©(huà)研究。

    ――在文(wén)字方面，小(x™™iǎo)票(piào)的(de)識别、信用(yòng↕•)卡的(de)識别、車(chē)牌的(de)識别，這(zhè)≤α±&些(xiē)都(dōu)是(shì)由深度學習(xí)的(de)算(suàn)法來(lái)做(∞πβzuò)的(de)。同時(shí)在圖像的(de)處€Ωδ理(lǐ)方面，在去(qù)霧、超分(fēn)辨率、去(qù)抖動、去(♦ ₹βqù)模糊，HDR、各種智能(néng)濾鏡的(de)設計(jì)都(dōu)>↕ 是(shì)用(yòng)深度學習(xí)的(de)算(suàn)法。

    有(yǒu)人(rén)說(shuō)，深度學↑γβ♦習(xí)技(jì)術(shù)可(kě)謂安防行(xíng)業(yè)的(♥πde)“颠覆性力量”，極大(dà)地(dì)推動了(le)智能(néng↓Ω")安防的(de)發展。較之以往的(de)傳統智能(néng)算(suàn)Ωγ€‌法，深度學習(xí)在解決視(shì)頻(pín)結構化(h¥&≠uà)和(hé)人(rén)臉識别等方面更“智能(néng)”。比如(rú)視(shì‍♠↓)頻(pín)結構化(huà)，把視(shì)頻(pín)裡(lǐ)面的(de)人(‍∏∏¶rén)、機(jī)動車(chē)、非機(jī)動車(chē)及其特性都(dōu)檢測出來(lái€β∏)了(le)，并且自(zì)動标注出來(lái)了(le)，這(zhè)樣整個(gè)¥→∞≥視(shì)頻(pín)就(jiù)變成了(le)文(wén)檔，可(kě)以λ•進行(xíng)文(wén)檔性的(de)搜索;人(rén)臉的(de)布控系統，目前已在很(h£∞₩‌ěn)多(duō)城(chéng)市(shì)實時(shí)布控了(le)，還(h ♥ái)有(yǒu)百米之外(wài)抓人(rén)，百米之外(wài)看(kàn)到(dào)一(§λyī)個(gè)目标拉近(jìn)然後進行(xíng)人(rén)臉識别。​≠₽

    随著(zhe)深度學習(xí)算(suà₩→βn)法的(de)突破，目标識别、物(wù)體(tǐ)檢測、場(chǎng)&₩♠​景分(fēn)割、人(rén)物(wù)和(hé)車(chē)輛(liàng)屬性分(fēn)析等§÷智能(néng)分(fēn)析技(jì)術(shù)，都(dōu)取得(de)了(le)☆<•✔突破性進展。

    現(xiδ∏àn)階段，不(bù)僅安防行(xíng)業(yè)，越來(lái)越多(duō)的∞<•(de)産業(yè)和(hé)企業(yè)在深度學習(x↔♦í)領域進行(xíng)探索。當然我們也(yě)期待在深度學習(xí)甚至是(shì)人​↓♦(rén)工(gōng)智能(néng)的(de)影(yǐng)響和(hé$‌)各個(gè)安防生(shēng)廠(chǎng)商的(de)創新下(xià)，更多(duō)的π✘↕♦(de)智能(néng)安防産品能(néng)迅速落地(dì)應用(yòng)，提高(≥≥gāo)城(chéng)市(shì)安防系統✔™的(de)工(gōng)作(zuò)效率!