人脸关键点检测算法的研究重点是在不同表情、性别、年龄、姿态、光照条件下,准确定位人脸轮廓及五官关键点。作为人脸的重要任务之一,是驾驶员监控系统(DMS)多个任务的基础,也是锐明技术所专注的车载安全领域经常会运用到的一项技术。
ICME2021大奖
近日,第三届106人脸关键点定位大赛正式收官,作为业内首个面向戴口罩场景的人脸关键点定位大赛,本次比赛旨在挖掘高效的戴口罩场景下的人脸关键点定位方法,以推动该领域的技术发展。
83家全球知名高校和企业如美团、腾讯、字节跳动、中国科学院大学等,历时一个多月角逐,经过验证阶段、模型提交阶段、模型测试验证等环节,最终锐明技术人工智能中心团队在小模型排行中斩获三等奖,在大模型排行上始终维持第一名。
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今天我们邀请到了本次获奖的人工智能中心团队代表-胡洪(胡工),聊一聊比赛前后的故事。
Q:胡工你好,先请你介绍一下这次参赛的初衷吧!
A:小锐你好!因为本次人脸关键点比赛相比前两届有很大的不同,测试集涵盖真实口罩和虚拟口罩数据,同时受新冠疫情的影响,司机佩戴口罩给DMS带来了巨大挑战。戴口罩的人脸关键点识别是我们公司现在正在解决和突破的技术,因此也是想对遮挡人脸关键点识别进行一次探索。而且这次比赛对计算效率和模型大小有着非常严格的限制,这和我们致力于前端落地,追求效率和性能是一致的。
最后,每一个朝圣者心中都有一个耶路撒冷嘛。在我加入公司之前,也有参加过人体姿态估计的一些比赛(COCO2020,LIP2019,FashionAI等),但遗憾止步于第二,这次在团队小组的帮助和支持下,抱着学习的心态,和同事兄弟们想再尝试一次。
Q:那么你认为本次团队能得奖的优势有哪些呢?
A:一方面是源于部门的支持和技术积淀,在同事们的协同下会有更多的想法,且能极大缩短tricks验证时间。做比赛和做项目其实相似,都是在有限时间内满足赛制情况下,尽可能提高模模型方法的性能,DMS人脸关键点相关技术的积累为我比赛提供了思路和经验。
另一方面是竞赛需要一个好的baseline,在此基础上尝试新的方法有更快的效果,为此沿用扩展了以前的比赛代码,清明假期时集中做了很多方面的尝试,最后取得了不错的效果。
Q:通过这次比赛,你感觉自己或是团队,获得了哪些方面的提升呢?
A:我们一直是一个相对低调的公司,参赛的时候圈子里知道我们公司团队的人并不多。通过此次比赛某种程度上可以提升我们在车载行业的影响力吧。然后我认为,比赛过程中也丰富了我们在人脸关键点任务上的技术积累,对解决司机戴口罩的场景提供了更多的参考。
通过此次比赛更加明白了AI应用仍旧面临的诸多难题,尤其是前端集成落地的场景,也认识到自己的技术的不足,以前竞赛大多是在没有算力要求的情况下完成的,而此次算力和参数量的限制使得以往的很多方法失效,这也更加说明了AI落地是一个较难的过程,作为毕业不到一年的职场新人,自己还需在DMS行业进一步塑造和沉淀。
Q:考虑落地到公司的业务上,你认为这些优势技术能带来哪些好的影响呢?
A:我的个人看法是影响大概有以下三点:
1、由于竞赛严格要求模型的计算量和大小,我们更是在没有使用量化技术的情况下,用0.2M的参数,不到100M的计算量取得了较好的效果,低计算量的实现符合我们DMS任务的应用场景,为落地提供了途径。
2、此次虚拟口罩的生成方法可以为后续实际场景口罩数据的标注和制作提供辅助手段,尤其是改善遮挡人脸相关任务的性能。
3、积累和完善了人脸关键点的baseline,为后续任务提供了开发实现工具。
锐明技术一直坚持不断创新,并重视技术应用落地,本次参赛的技术以应用落地为导向,以解决用户痛点、帮助用户创造价值为目标,已进入大规模部署储备阶段,在不久的将来会与其他AI功能产生联动效应,进一步提升锐明技术产品的用户体验。
未来,锐明技术将持续在计算机视觉领域推动核心技术研发及创新,不断扩展技术成果的应用落地,逐步发展形成更加系统化、智能化的系统终端产品及行业解决方案。