7月13日云栖精选夜读丨阿里巴巴达摩院图像搜索正式商业化，百亿级海量数据检索能力颠覆多媒体搜索领域-低调大师

7月13日，记者从杭州萧山国际机场了解到，目前机场已全面引入阿里云ET航空大脑，25个国内安检通道全部上线人脸识别技术，人脸判断准确率超99.6%，旅客身份甄别速度提升3倍以上。上线一个多月来，已经成功“揪”出5名冒用身份证的旅客。很多人都有过机场安检的经验。以往过安检的标准流程是将身份证和登机牌给到安检口的工作人员，工作人员肉眼比对身份证照片和人脸，并且请旅客看摄像头拍照，人证相符就能放行。而最近到杭州机场T3航站楼的旅客，也许会奇怪：工作人员怎么不拿着身份证对照我的长相，我也不用再对着摄像头摆Pose了？这些变化在杭州机场用上阿里云ET航空大脑后悄然发生了。今年6月6日起，杭州机场T3航站楼的25个安检通道低调上线ET航空大脑的人脸识别技术：技术被接入机场原有的信息系统，现场只更换了一台广角摄像头。旅客在身份安检环节只需自然经

2018-07-13

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2.1进行误差分析（1）一识别猫为案例，错误率为10%，这时系统还可以有较大提升空间，这时该往哪方面努力呢？可以通过误差分析，具体可以拿出100个分类错误的样本，然后利用表格统计每个样本分类错误的原因（如下图所示），比如很模糊，狗和猫很像，有滤镜等，一个样本出错可以同时有多个原因，统计看因为什么原因导致分类错误的比例最高，那么就应该着重花功夫在那上面。（2）根据上面的统计也可以预估出如果完美解决该问题可以带来多大性能的提升，比如100张样本中有5张图把狗误认为了猫，所以即使解决了狗识别成猫的问题，最终能带来的性能提升是从90%到90.5%。 2.2清楚标记错误的数据（1）深度学习对于训练集样本（注意此处只讲了是训练集）样本随机标注错误其实表现出很强的健壮性，一般没有必要去修正训练集样本的错误标注（一来没必要，而来训练集可能非常之大耗时耗力）。（2）对于验证集而言，务必将验证集的操作运用到测试集上，保证二者的同分布。（3）同样在误差分析的表格中添加一列作为样本标记错误导致的，看看他的占比，比如说修正能提升0.6%，那么如果现在误差是10%的话，显然其他原因可提升性能空间更大，应...

2018-07-15

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