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中星微AI VIM_FD人脸检测算法被称为世界第一
2019/1/28 9:01:00   中国安防行业网      关键字:中星微AI,人脸检测,算法,世界第一      浏览量:
中星微AI自主研发的人脸检测算法VIM_FD,在WIDER FACE的人脸检测竞赛中以0.967的优异得分超越了百度人脸检测深度学习算法PyramidBox(0.961)、腾讯优图DSFD算法(0.966)以及华为云FDNet人脸算法(0.959),夺得世界第一。

近日,中星微AI自主研发的人脸检测算法VIM_FD,在WIDER FACE的人脸检测竞赛中以0.967的优异得分超越了百度人脸检测深度学习算法PyramidBox(0.961)、腾讯优图DSFD算法(0.966)以及华为云FDNet人脸算法(0.959),夺得世界第一。

WIDER FACE是目前业界公开的数据规模最大(约40万人脸标注)、检测难度最高的人脸检测数据集之一,已逐渐超过FDDB成为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。 VIM_FD夺得WIDER FACE人脸检测竞赛世界第一,说明了中星微AI在人脸识别领域已站在世界先进行列。

中星微AI VIM_FD人脸检测算法被称为世界第一

北京中星微人工智能芯片技术有限公司董事长张韵东表示,中星微AI考虑到不同场景的数据规模,导致单一处理器无法满足各场景的全部数据运算需求,多模计算,多核架构是AI处理器发展的一个趋势,多模计算包括三种场景模式:应对大数据场景的深度学习算法;应对小数据场景的传统智能算法;基于抽象逻辑思维的、用来处理逻辑推理程序的场景。

为了支持多模计算,芯片本身就要通过多核来实现:应对于大数据的深度学习算法通过NPU来实现,应对于小数据的传统智能算法通过DSP来实现,应对于处理逻辑推理程序的场景通过CPU来实现。一枚芯片中三个核心功能,将多个处理器产生足够的数据分析互动,形成紧耦合强相关的闭合回路。来支持人工智能分析和运算。这就是后摩尔时代的集成电路发展趋势。

据悉,中星微AI提出的VIM_FD人脸检测算法,采用了STC、STR模块设计思想,融合多层特征,以综合高层、低分辨率、强语义等信息来提高了边框定位的准确率,同时利用低层、高分辨率、弱语义信息来增强网络对小目标的处理能力。

此外,还采用Attention机制来提供高语义意义和类感知的特征,激活和校准用于目标检测的特征图。值得一提的是同样的算法模型不经过任何调优,在FDDB Continuous Score评测指标下也全面领先国内外几乎所有的竞争对手和高校研究机构,证明了其优异的泛化能力。

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