『央广网』依图加速行人重识别（ReID）大规模商业化落地，AutoML+自研AI芯片( 二 )

2020-03-31

这些现实因素导致了现有ReID学术界数据集无法有效模拟或者还原实际真实情况。因此，基于现有ReID数据集的基准具有很大的局限性。依图研究人员表示，业界需要更好的ReID数据集，也需要更全面的算法衡量数据集，至少对于商业化落地的算法是如此。
实战场景下的ReID任务，不仅对算法提出更高要求，也需要更高效的芯片提供强大的算力支持，二者缺少任意一个，都会影响ReID的实际应用价值。目前看来，依图是当下同时具备算法和算力能力的公司。依图在2017年投入云端AI芯片QuestCore？(求索)的研发，并于2019年5月“发布即商用” 。 QuestCore？是全球首颗云端视觉AI芯片，提供强大算力，单路摄像头功耗不到1W 。
在ReID实战应用中，依图研发人员针对本次提出的算法做了进一步优化,依托依图自研AI芯片,在仅凭穿着、步态特征的条件下，已能将ReID做到2017年~2018年人脸识别的精度。这不仅加速了ReID的大规模商业化落地，更解锁了新的应用场景。
【『央广网』依图加速行人重识别（ReID）大规模商业化落地，AutoML+自研AI芯片】2017年，以苹果FaceID为代表的人脸识别商业化应用开始在全球范围内普及。如今，刷脸支付、刷脸乘车已经渗透到我们的日常生活。有理由相信，世界级的ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已经到来。

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