[新智元导读]近日，在国际计算机视觉竞赛PASCAL VOC，中星微以89.0分的总成绩位列第一，获得目标检测单模型第一名。获胜的模型是一步法的目标检测模型，本文带来技术详解。
近日，在PASCAL VOC comp4目标检测竞赛中，中星微再创佳绩，获得了目标检测单模型第一名。
Pascal VOC是世界计算机视觉领域知名的竞赛，比赛中，参赛者要对人、猫、鸟、飞机、汽车、船、盆栽等20类物体进行检测。由于训练样本较少，场景变化多端，非常具有挑战性。中星微人工智能参赛团队VIM_SSD以89.0分的总成绩位列第一。
中星微人工智能芯片技术公司董事长兼总经理张韵东表示：“本次参赛的模型适合终端设备部署的简单模型一步法算法，能够取得与云端服务器复杂多模型算法相媲美的结果，实属不易。作为人工智能芯片公司，我们不仅要在芯片设计方面精益求精，同时更要在算法的精简优化方面取得突破，为客户提供前端智能设备的整体解决方案。”
一步法目标检测模型
中星微本次提交的 学习模型和上次参加比赛的 学习模型基本一致，仍然沿用了一步法的目标检测模型，基础网络采用VGG16，并未使用ResNet-101， ResNet-152等更复杂的网络，保证精度的情况下速度更快。第一次参加比赛的成绩是87.6，这次是89.0，精度提高很多。该结果不仅领先于所有的一步法算法，同时击败了所有的二步法算法。
中星微人工智能芯片技术公司研发副总裁艾国表示：“本次我们 学习模型是上次模型的全面升级，仍然沿用了一步法的网络架构，重点改进和优化了训练相关的方法和技术，在不增加算法复杂度的情况下，使得网络的精度越来越高，这是我们公司要打造的核心技术。在前端嵌入式设备计算资源受限的情况下，我们通过调整网络结构和训练的方法提高精度，而不是不断增加网络复杂度。”
VOC 2012数据集图片测试结果
不仅是单模型，而且是一步法，尤其适用于嵌入式NPU
多模型融合是 学习比赛中经常使用到的一个利器，它通常可以在各种不同的机器学习任务中使结果获得提升。顾名思义，多模型融合就是综合考虑多个不同模型的情况，并将它们的结果融合到一起。
虽然通过模型进行融合往往效果较好，但是其实现代价和计算开销也比较大。目前，中星微主要是从实际项目应用的角度来考虑，特别是前端应用，一般都是单模型。当然，后期也会考虑使用模型融合，来提升比赛结果的精度。
下表是目前PASCAL VOC竞赛前十名，可以看出，下面算法中大部分应用了更复杂的基础网络ResNet-101和ResNet-152，并且是两步法，也有多模型融合(ensemble)。而中星微的模型不仅是单模型，而且是一步法，在嵌入式NPU可以达到很高的帧率。
阿里巴巴达摩院多模型融合网络Ali_DCN_SSD_ENSEMBLE的得分是89.2，只比中星微单模型网络高了0.2点，而阿里巴巴达摩院FF_CSSD(VOC+COCO， one-stage， single model)一步法单模型的精度是88.4，基础网络是ResNet101，和中星微差了0.6个点。
从安防监控到保护濒危野生动物，应用场景广泛
目标检测技术应用广泛，是AI场景落地的关键性技术之一。中星微的 学习模型运行在前端智能设备(如智能摄像头上)，广泛用于安防监控、安全生产、环境保护、个人健康监测等领域。
下面是一个环境保护的例子，在我国西部及藏区应用，其采用人工智能、 学习对野生保护动物进行检测、识别、统计。从而达到对野生动物保护，生态环境平衡的目标。根据国家要求，增强保护野生动物、保护环境的意识，特别是对濒临灭绝的野生动物的研究和保护，更要加大力度;要从科研、技术角度解决野生动物保护和数量的实时状态。
如下图，是对藏羚羊的检测、识别、统计：
如下图，是对藏野驴的监测、识别、统计：
概念说明
精度：目标检测中衡量识别精度的指标是mAP(mean average precision)。在多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值，理论上最高mAP为1.0，也就是我们说的100分，89分其实就是0.89 mAP，下面是示例说明。
前端智能和云端智能：前端智能是将智能分析算法嵌入到前端设备，拿安防摄像机举例，就是摄像机采集的视频内容立即进行分析，提取出画面中关键的、感兴趣的、有效的信息，形成结构化的数据。前端智能因受各种资源限制，需要对算法复杂度、网络模型大小等有限制。
云端智能是将前端传感器采集的数据通过云端来完成智能分析，一般通过大型的GPU服务器来完成。因此相对于前端智能，计算资源、内存资源、存储资源、网络资源等都较大，因此对算法模型的限制比较小，可以部署很大的很复杂网络模型。
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