可是,難以辨別的野生動植物依然有很多。怎么才能避免因“不懂法”“不認識”而觸碰野生動植物保護的紅線?在淘寶等商品平臺上,阿里安全的做法是,依靠通過人工智能對商家掛出商品進行初篩,再交給人工審核精細判斷處理,并對禁限售商品的搜索彈出科普宣導頁面。
最近,浙江大學和阿里安全AI細粒度圖像識別技術(shù)取得了新進展,在公開數(shù)據(jù)集CUB(鳥類識別)、Standford Dogs(狗類識別)、iNaturalist(動植物識別)的識別準確率上達到91.3%、68.5%、92.4%的行業(yè)最優(yōu)效果,研究成果被多媒體國際權(quán)威頂會ACM MM 2021收錄,有望利用AI技術(shù)在商品和內(nèi)容治理的實際應(yīng)用中達到更好的效果。
如下圖所示,左圖是桃面牡丹鸚鵡,右圖是國家保護動物費氏牡丹鸚鵡,二者區(qū)別僅在于喙的顏色以及白色眼圈,面對如此微小的區(qū)別,需要AI實現(xiàn)精細化識別。
阿里安全圖靈實驗室算法專家炫謙介紹,新研發(fā)的AI細粒度識別技術(shù)可以自適應(yīng)調(diào)整具備聚焦視角,例如在不同種類的鳥類識別中,聚焦區(qū)域可能集中在“喙、眼、羽毛、尾巴、爪”等部位。
細粒度圖像識別是計算機視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題,屬于圖像分類任務(wù)的細分支任務(wù),細粒度圖像識別任務(wù)的關(guān)鍵因素在于局部注意力,往往存在于圖像的局部區(qū)域,如鳥的尾部、喙和蛙類的頭部等。浙江大學和阿里安全的研究者通過“過濾”不需要關(guān)注的部位,增強對局部判別性區(qū)域的識別能力。在不同種類動植物的細粒度判別時,該技術(shù)可聚焦到類別的獨特特征區(qū)域,從而幫助圖片分類。
阿里安全圖靈實驗室負責人薛暉介紹,作為從源頭構(gòu)建安全的新一代安全架構(gòu)核心AI技術(shù),該技術(shù)未來有望用于平臺治理工作中,比如山寨商標的識別,未成人年不良圖片治理和惡心圖治理等,幫助構(gòu)建清朗、健康網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
編輯:李曉慧
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