仅用40张图片就能训练视觉模型：CVPR 2019伯克利新论文说了什么？

文｜脑极体

在工业界的热情参与下，AI行业大会近年来的发展可谓是如火如荼。不过，依然很少有哪个能比得上CVPR在计算机视觉领域的影响力。其中， 又以oral口头报道的文章最具重量级。

那么在CVPR 2019中，又有哪些成果获此殊荣呢？

伯克利大学研究小组提出的Open Long-Tailed Recognition (OLTR) 开放长尾识别，就为计算机视觉系统在现实世界中的应用提供了新的分类标准。

以往的CV系统存在哪些问题，OLTR又提供了哪些解决方案？不妨通过一篇文章抢先了解一下。

实验室与现实的距离：神经网络的“视觉盲点”

长久以来，我们理解中的机器视觉往往是这样工作的：

研究人员会依据图像所具有的本身特征先将其分类，然后设计一个算法，使用设定好的数据集进行预训练。然后，给AI一张图片，它会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而快速识别出是该图像。只要投喂足够多的照片，特征分类足够准确，识别算法的精准度也会逐步提升。

模式识别技术近两年突飞猛进，加上在公共安全、工业、农业、交通、生物等领域的不断落地，比如车牌识别、人脸识别、指纹识别、心电图检测等等，是应用最为成熟、群众基础最为广泛的AI技术之一。

但，问题也出在这里。

由于训练数据和测试数据都是在封闭环境下进行的，比如ImageNet数据集，这与现实世界中的情况却截然不同。

因为在现实中，充斥着许多无法出现在测试数据集中的开放类别。它们要么数量珍贵而稀少，比如自然界中的野生动物；要么繁多而不规律，诸如街道标志、时尚品牌、面孔、天气状况、街道状况等等，在日常生活分布的概率也是不平衡的。

如果只是简单地将现有的计算机视觉分类放在现实中的识别问题上，结果会怎样呢？伯克利的研究人员告诉你，就是被打脸。

现有的计算机视觉分类与现实世界的场景之间存在相当大的差距

当以为生态学家想利用现有的CV技术来识别相机中所捕捉到的野生动物时，不出意外地，由于没有足够的训练数据，系统失败了……

更令人悲伤的是，在此类情境中，收集更多数据是非常不现实的。

对于一些濒临灭绝的野生珍稀动物，人们往往要花很长的时间，甚至要等上好几年才能成功拍到一次照片。与此同时，新的动物物种不断出现，旧的动物物种不断离开。在自然界这个动态系统中，识别对象的总分类数从来没有固定过。

即使现有的计算机视觉技术在大众类别上做得再好，比如精准识别出人类和猫狗等，但对于这些不均衡的分类对象，现在的方法依然无能为力。

之所以出现这种问题，核心原因或在于：面对实际应用时，机器视觉的分类任务不应该被作为单项任务来对待并解决，而应该当成一个整体来看待。即一个能够对少数拥有海量ImageNet数据集的常见类别，以及大多数罕见类别，都能够进行分类的实用系统。

要实现这一点，就要求CV系统具备一种能力，能够从几个已知的事例中推导出单一类别的概念，并对一个从未见过的类别的实际图例对应上新的概念。这就不再是逻辑命题，而是智慧型的学习命题了。为了尽可能地消灭“次元壁”中存在的“视觉盲点”，OLTR开放长尾识别框架应运而生。

OLTR，让CV系统更全能

如上所述，“开放长尾识别”(OLTR)的核心任务目标，就是让系统能够从长尾数据和开放的分布式数据中进行学习，能够在包括头、尾和开放类的平衡测试集上表现出较好的分类精度。

也就是说，除了一些主流的样本丰富的对象，对于数据匮乏的、分布广泛导致出现频率不均衡的物体，系统也能够做到很好的识别。

显然，有了OLTR的机器视觉会变得能力更全面，也更符合现实环境的需求。它的特殊之处，主要依靠视觉记忆能力来实现。

研究人员将图像映射到一个特征空间，将图像特征和记忆特征结合在一起，这样视觉系统就可以基于封闭环境分类的学习度量，对开放世界中存在的新颖物体和长尾类进行理解。即使在缺乏观察数据和特征的情况下，视觉记忆也能够对开放类进行理解并努力识别。

让CV系统具备视觉记忆能力

实验结果显示，记忆特征的加入，使得CV系统能够更好地激活起视觉神经元。比如，识别“公鸡”这一长尾类物体（位于下图左上角cock）时，具有记忆功能的CV系统已经学会了将其转换为“鸟头”、“圆型”和“虚线纹理”的视觉概念，并将被普通CV模型错误分类的图片正确地识别了出来。

在现实任务中，这种新方法也表现出了极强的开放性，能够在不牺牲丰富类的前提下，对稀缺类别的识别实现明显的改进。

以前面提到的认识野生动物为例，对于那些图像不超过40幅的种类，OLTR实现了从25%到66%的性能提升。

与目前大多数计算机视觉方案相比，OLTR显然更符合数据自然分布的真实世界。那么，它的出现最有可能给哪些CV技术带来改变呢？

检测、分割：CV问题的新解法

可以明确的是，OLTR的出现，解决了CV领域最为经典的问题之一——分类（classification）。那么，自然也就间接影响了分类问题的诸多应用领域。其中，比较多的就是目标检测和图像分割。

先说说目标检测。

目标检测已经在诸多产业中都有应用，简单的论文也越来越难发表了，比如手机拍照中用一个框来定位人脸，或者是智能监控中的人体定位，都属于目标检测的范畴。

但关于它的技术探索还远没有达到劝退科学家的程度，这是因为，目标检测算法目前还存在着不少亟待突破的难点：

比如数据标注的巨大成本，能不能通过更有小弟分类来解决；小规模数据的监督学习怎样才能更有效地提升精度；对单图像单类别场景进行弱监督多类检测学习等等。

这些都是应用场景中比较需要关注的问题，恰好也是OLTR能够带来改变的地方。

再说图像分割。简单来说就说输入一张图片，然后对每一个像素点都进行分类标记，则完成了对整个图片的分割。

比如深度学习对医学影像进行解读和诊断，自动驾驶汽车区分人、车、障碍物等，就采用了语义分割的技术。

但该类算法目前面临着三大难题：一是计算成本高，要保证准确率，需要的存储空间和数据都非常庞大。二是计算效率低，由于需要对每个像素块进行计算卷积，造成了很大程度的重复和算力浪费；三是性能桎梏，受像素块的限制，感知神经元往往只能提取一些局部特征，从而影响分类识别的准确率。

节约计算量、尽可能考虑全局信息、高性能分类，是图像分割未来迭代的重点。

此时，OLTR的优势就展现出来了。

首先，它用增强视觉记忆的方式，帮助CV系统在头部类别的基础上完成尾部、开放类别的特征分类与学习，这意味着可以告别超大规模的数据集，通过小样本的无监督学习一样能够达到同样的高精度性能，降低了计算机视觉的应用和训练成本。

其次，由于OLTR具有通用化、整体性的分类能力，使得CV系统能够在现实环境中表现的更好，尤其是面对一些出现频率低、难以进行监督训练的物体时，系统能够根据以往的“经验”为其赋予新的视觉概念并识别出来。对于性能要求极高的自动驾驶、医疗诊断等应用来说，无疑是雪中送炭。

总而言之，OLTR的出现，将给CV算法、软件与产业应用都带来不小的改变。但其势能有多大，还需要有越来越多的开发者和企业开始尝试用其解决现实问题，逐步迭代升级，后续想必还会有不少惊喜。

即使是习以为常的技术，也有自我思考和蝶变的可能。身处时代变革中心的我们，不妨共同期待一下CPVR 2019还有哪些创造。

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