【ai|1秒识别200个假大牌,清华阿里邀全国人才用20张图锻造“打假AI”】近日 , 阿里安全、清华大学联合发起一项通过极少的训练样本锻造“打假AI”的挑战——“ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期:小样本商标检测挑战赛” , 并在赛题中放入阿迪达斯、耐克、LV、苹果、香奈儿、Gucci、李宁等商标图片 , 甚至还为顶流“冰墩墩、雪容融”设置赛道 , 号召全国顶尖AI人才在初赛50张图片、复赛20张图片的情况下 , 锻造高效精准的AI识别模型 , 以此对抗侵犯知识产权的行为 。
清华大学和阿里安全发起的AI挑战赛上线天池平台
去年 , 阿里安全搭建了超过150万个商标图片、300万个实例的全球最大奢侈品商标库 , 以此训练的AI打假算法1秒可鉴别20个假大牌logo 。 在同期举办的AI挑战赛上 , 阿里安全与全国顶尖AI人才一起沉淀了提升AI识别准确率和安全稳定性的若干算法模型 。 性能提升后 , AI识别真假奢侈品logo可达到1秒200个 , 训练成本降低了50% 。
随着新兴热门品牌的出现 , 不法商家除了不断用变异词试图逃脱防控 , 还会让商标logo“小小地”藏在图里 , 或者遮挡、涂抹、旋转、折叠商标等 。 阿里安全算法专家仲德介绍:“有些正品商标和某些山寨商标很相似 , 极易造成混淆 , 同一个类别有时存在多种完全不一样的子类型 , 以路易威登为例 , 英文LV、四花、棋盘格这三类标志都能代表它 。 ”
新一代安全架构核心商标logo检测算法虽在奢侈品logo识别上取得了一定技术进步 , 面对快速出现的新品牌 , 如何打造高效识别、成本低的新识别模型 , 还有不少挑战 , 对突发风险依然能保持高识别率也是整个AI行业的痛点 , 而且需要保护的商标类别数量庞大 , 涉及数十万类之多 , 如果要进行AI训练 , 要对每类商标进行大量标注 , 耗费大量人力 。
为此 , 清华大学和阿里安全联手邀请全国的AI人才解决这一难题 , 以极少的样本锤炼出最强的AI识别能力 , 这样“火眼金睛”的AI不仅可用于保护知识产权 , 还能用于交通违法事件检测、自动驾驶、工业产品缺陷检测等 , 以科技创新解决产业难题 。
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