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近日，云從科技在視覺大模型上取得重要進展，行人基礎(chǔ)大模型在PA-100K、RAP V2、PETA、HICO-DET四個數(shù)據(jù)集上從阿里巴巴、日立等多家知名高校、企業(yè)與研究機構(gòu)脫穎而出，刷新了世界紀錄。

其中最高在PA100K上的Fine-tuning準確率達到92.89%，比SOTA高出5.2個點，四個數(shù)據(jù)集所涉及的范圍覆蓋人體全局屬性（性別、年齡），局部屬性（穿戴風格、配飾），攜帶屬性（手機、刀棍、手提包等）、人-物交互HOI（抽煙，持刀棍，手機拍屏幕）等。

表1：云從科技在PA-100K、RAP V2、PETA行人屬性數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)

作為“六感”之首的視覺，占據(jù)了人類吸收外部信息的70%以上。對于人工智能也一樣，行人基礎(chǔ)大模型讓人工智能如何識別關(guān)于人的一切信息，準確率的提高具有非常高的實用價值，本次突破意味著該技術(shù)首次達到大規(guī)模商用水平，也意味著計算機視覺已經(jīng)邁入「大模型時代」。

多模態(tài)結(jié)合自監(jiān)督學習 打造全球領(lǐng)先核心技術(shù)

以人為中心的感知任務(wù)，一直是人工智能領(lǐng)域研究的熱點，大模型具有強大的表征能力，并且在多種數(shù)據(jù)模態(tài)（如語言、音頻、圖像、視頻、視覺語言）上得到驗證。行人基礎(chǔ)大模型已經(jīng)發(fā)展成為視覺大模型基礎(chǔ)，云從科技結(jié)合實際業(yè)務(wù)落地需求，研發(fā)以人為中心的預訓練大模型，專注于以人為中心的各類下游任務(wù)，實踐和貫徹“人機協(xié)同”理念。

表2：云從科技在HICO-DET人-物交互數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)

云從行人基礎(chǔ)大模型，使用了超過20億的數(shù)據(jù)，包括大量無標簽數(shù)據(jù)集以及圖文多模態(tài)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的豐富多樣使得模型能夠提取到非常穩(wěn)健的特征，輕松應(yīng)用于多種行人任務(wù)。

基于自監(jiān)督學習范式，云從科技充分結(jié)合了對比學習和掩碼學習的優(yōu)點，使得模型包含豐富的語義信息，同時具有豐富的紋理細節(jié)提取能力。為了讓模型學習擁有更加豐富的行人語義信息，結(jié)合多模態(tài)繼續(xù)使用弱監(jiān)督訓練范式，進一步提升模型的效果。

在實際應(yīng)用場景中，大模型與針對單一任務(wù)的專用模型相比，表現(xiàn)出很強的泛化性，可以大大節(jié)約對真實數(shù)據(jù)的需求，甚至不需要額外收集真實數(shù)據(jù)，極大節(jié)省了在下游任務(wù)上的遷移成本，可快速將大模型能力遷移到新的應(yīng)用場景之中，并且可廣泛應(yīng)用于能源、交通、制造、金融等行業(yè)領(lǐng)域，并為這些行業(yè)打造專屬的行業(yè)大模型，深度賦能。

基于基礎(chǔ)預訓練模型 大幅降低研發(fā)成本

傳統(tǒng)的行人檢測和分析存在諸多難點，包括缺乏對場景的理解，只能檢測出所有目標；其次行人的某些特征非常細微，需要模型具有細粒度的識別能力，各種大姿態(tài)和環(huán)境干擾容易造成影響；最后，對行人的檢測分析需求多變，層出不窮，大部分需要定制化開發(fā)。如何能夠降低開發(fā)成本，在技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的過程中非常關(guān)鍵。

基于從容大模型平臺，開發(fā)者可以大幅降低對數(shù)據(jù)的依賴和提升訓練效率，僅需要1%的數(shù)據(jù)量即可達到與原場景定制化開發(fā)模型相接近的效果，適合獲取真實樣本代價非常高的特殊行業(yè)。

目前，該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于礦山、建筑工地以及特殊場所的安全布控，監(jiān)控作業(yè)人員穿戴合規(guī)，姿態(tài)行為等異常和違規(guī)行為。

此前，云從科技跨鏡追蹤技術(shù)于2018-2020連續(xù)三年三次打破世界紀錄，行人基礎(chǔ)大模型的突破，表明云從從容大模型已經(jīng)整合西部算力中心、聯(lián)合研發(fā)中心、行業(yè)數(shù)據(jù)等資源，打造出了更優(yōu)秀的人工智能視覺大模型，為實現(xiàn)人機協(xié)同操作系統(tǒng)和行業(yè)專用大模型在行業(yè)智能化升級領(lǐng)域的大規(guī)模實踐打下了堅實的基礎(chǔ)。