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面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解

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面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解

樰篱 2019-03-27 16:22:57 浏览2793 评论1

摘要: 我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。

我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。

市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的,视频时代已经到来,基于图像的AI架构是否还能被广泛应用?阿里云视频云团队专注于视频领域,所以在针对视频的AI处理方面也有独特的思考和实践。3月27日下午,第51期阿里云产品发布会-智能视觉产品隆重发布,阿里云高级计算专场周源针对图像和视频的AI处理有什么不同?团队是如何基于视频构建全新的AI架构?针对AI大量的数据、训练效果不够好、时间与成本消耗大等痛点,他们如何解决等以上问题做了悉数解答。

一、市场上通用的图像架构是怎样的?

市场上大部分AI的服务,输入的都是图像,也就是图片文件,是基于图片进行处理。在业界,图像的算法比较成熟,数量也较多,从大类来看有图像分类、检测、识别、分割等等。大部分AI服务的架构也是基本类似,一般包含图像算法层、引擎框架层、资源管理层、硬件基础层,之后基于各自的业务领域知识,构建一个面向特定领域的AI推理服务,然后通过API提供对外的访问。

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二、挑战:视频与图像的不同

随着现在视频(直播、点播、短视频)的越来越广泛应用,内容从原先的图像分析升级到视频分析。因为复用已有的技术以及架构的改造成本等等因素,一般的AI服务一般会保持现有的框架,不同是把视频转换成图像来进行处理。一般做法是按照固定的时间间隔采样截取视频的图像信息,这样整个服务架构不需要做任何改动,只是在最上面一层增加了视频帧截取和结果汇聚的服务。

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当然,这个架构在视频时代就会存在很多问题:

1. 时效性差

因为增加了视频截帧和结果汇聚这样的中间操作,所以处理时间长;视频下载下来,处理后图片再上传,网络传输也会导致时效性变差;举个例子,在相同画质下,使用一张张图片组成的视频,和H.264编码的视频,大小的比是10:1,图片是10倍于视频的存储量。

2. 稳定性

视频截帧一般会采用开源的FFmpeg,如果遇到问题需要解决,比较依赖于开源社区。比如格式和编码的兼容性、直播、点播中遇到数据异常、时间戳不准、定制协议、分辨率切换、卡死等。

3. 复杂性高

把视频转换成批量的图片,就需要对这些临时的图片进行管理,另外还涉及顺序处理、异步操作、网络抖动等问题,需要关注的非核心业务功能就要求非常多,导致业务系统整体的复杂性变高。

4. 信息丢失

截帧是一种采样,会引起信息丢失,丢失的信息中很有可能包含了关键图像。另外,截帧的处理是对没有时间信息的图像结果的简单累加,效果也不理想。

既然有这么多问题,基于视频的AI计算该怎么做呢?

三、阿里云解决方案:面向视频的新架构

周源所在的阿里云视频云团队,具有多年音视频编解码、媒体处理相关技术经验,他们推出的面向视频的新架构是:把视频作为第一类对象(First-Class Object)来看待。把视频解码、时间域分析、智能汇聚、音频处理等引入到系统里面来,把视频处理和AI计算有机结合,以面向视频的方式,在视频处理的同时完成AI计算,精简的流程能够大幅度缩短处理时间,从时间维度提升分析效果,并能简化业务架构,让用户聚焦在核心业务的发展上。为用户提供高效稳定、简单易用、功能丰富的视频AI服务。

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新架构具有以下几个特点:

1. 时效性高

相较于之前多余的截帧、上传等一系列操作,新方案不产生临时图片,同时能减轻存储的带宽和空间需求。能充分利用视频的并行分片机制,大幅度缩短整体处理时间。

2. 复杂性低

面向视频的架构,视频处理和AI计算集成在一起,简化了对图片的处理过程,进而简化整个处理逻辑,降低复杂度。

3. 稳定性高

阿里云视频云团队是具有10多年丰富视频处理经验的专业团队,兼容性、运维各种问题都不需要用户考虑。

4. 效果更佳

对离散的图像结果按照时间的关系进行更合理的汇聚,获得更优的效果。

四、AI应用的痛点和解法

周源团队自研的新架构很好的解决了图像AI架构时效性差、稳定性差、复杂度高、效果不佳的问题。然而在AI的应用上,开发者也会关注到一些其他问题,比如:

  1. 目前,分类算法有ResNet、Inception、VGG等等,识别算法有FasterRCNN、SSD、YOLO等等,物体检测、人脸识别算法也有很多,那么如何选择最适合自己的呢?
  2. 针对自身业务标注数据,需要大量人力投入,同时真实数据少,采集十分困难,通常需要花费非常多的视觉才能够收集足够多的数据,怎么办?
  3. 每次模型训练时间长、反馈慢,训练好的模型更是需要复杂的上线流程,整体业务反馈太慢,怎么办?

智能视觉产品针对关键的数据和时间问题,给出了如下解法:

1. 选择最合适的算法

基于阿里巴巴在视频和AI领域的长期积累,已经帮大家选择好了算法,现在推出的是分类和识别,之后将推出更多算法。

2. 迁移学习——少量数据快速训练

迁移学习的基本原理是,根据自然图像中的基础边缘、色块、纹理的规律来归纳物体特征,并且通过在浅层网络中复用这些基础特征,来减少标注数据,能以更快的时间、更高的质量生成业务场景相关数据,大幅度减少数据需求,进一步减少计算量,达到缩短新模型训练时间的效果,使业务迭代更快。

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3. 数据增广——少量数据更优效果

在深度学习层面,在其他条件相同的情况下,数据越多训练效果是越好的。这就产生了一个问题,更好的效果一定需要更多的数据,这需要花费大量的人力去标注。

智能视觉采用数据增广策略,增加数据的多样性,加强模型泛化能力,对图像进行旋转、斜切、仿射变换、对比度调整、色度变化、水平镜像等变换,增加数据量的同时保持增广数据的真实性,实现了少量数据情况下效果增强10-15%的训练效果,同时有效降低标注数据的人力和时间成本。

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智能视觉可以帮助零算法基础的用户,快速训练自己领域的定制化模型,仅需要少量标注数据,完成快速的模型生成、增强的场景效果,并将训练模型转换成高可用、弹性可扩展的视频AI服务,让用户能够以最低的成本实现AI技术的落地。

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目前智能视觉已经支持图像分类、物体检测、直播识别等AI能力,可应用在视频监控、互联网短视频内容识别归类、新零售物件统计、工业质检、农业养殖、医疗诊断等场景。欢迎大家扫码加入业务咨询钉钉群,与阿里云专家面对面交流。
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