联想勇夺零样本实例检测大赛全球冠军 大幅提升AI泛化能力
日前，在人工智能与计算机视觉领域中的顶级学术会议——国际计算机视觉与模式识别会议（以下简称“CVPR”）CVPR 2023 Workshop零样本实例检测大赛中，联想-交大联合团队凭借最佳模型性能与测试结果勇夺冠军。
CVPR是全球计算机视觉三大顶级会议之一，覆盖最前沿的图像处理、机器学习、人工智能等多个领域的交叉学术交流，收录了最新的科研成果和技术发展趋势，在全球学术界与工业界均有广泛影响力。零样本实例检测挑战大赛正是CVPR 2023 Workshop最具挑战性的竞赛任务之一。
联想-交大联合团队在全球顶级挑战赛中摘得桂冠，不仅是联想与上海交通大学产学研合作的阶段性成果，更体现了联想在AI视觉领域，尤其是零样本学习方面全球领先的技术实力。
据悉，此次零样本实例检测挑战赛聚焦的零样本学习是AI领域重要研究方向之一，主要是为了解决AI模型训练中数据缺失的问题。众所周知，AI技术的发展离不开海量数据“投喂”。但现实世界中，很多情况下无法获取标注数据，或者获取标注数据的成本非常大。如何在数据样本较少，甚至0样本的情况下高效训练模型一直是一个重要课题。
为此，业内提出了小样本学习和零样本学习这两种策略。小样本学习通过学习少量样本的特征来实现对新样本的识别或分类，而零样本学习则更进一步，要求模型在没有见过目标实例的情况下，通过更高层次的抽象理解和推断能力，实现对全新物体的识别或分类。以工业质检为例，小样本学习可以通过少量问题样本快速生成相应的质检模型，而零样本学习则可以识别出从未出现过的质量问题。
目前全球火爆的大模型，正是零样本学习的典型应用之一。大模型通过在海量的文本数据上进行预训练，“学会”了如何理解和生成自然语言，以及如何从其训练数据中推断出一般性知识。因此，即使在训练期间没有明确地看到过某个问题或答案，GPT-4也能够生成合理的回答。
由此我们可以看出，具备更强“抽象理解”能力的零样本学习，能有效提升算法模型的泛化能力，进而提高了AI在实际生产生活场景中的实用性和适应性。
目前，AI正在重塑千行百业，大量全新类型的数据加速涌现，这也给零样本学习技术带来了广阔的应用空间。尤其是在靠近数据产生源头的边缘侧，零样本检测算法经过适当工程化，可以满足几乎所有全新物体检测及分类需求，大幅提升边缘侧智能化水平。
以智能制造为例，在工厂流水线中，同种工件的不同部位可能存在多种异常情况，若对每一种异常情况的组合同时进行学习并分类辨别，不仅数据标注成本很高，部署效率也非常低下。而通过零样本实例检测，能够自动实现对这些部件异常的检测和识别，从而提高生产效率、产品质量和工作安全。
而在智能驾驶场景中，由于路面交通的复杂性，算法模型在预训练过程中无法100%学习到可能对驾驶造成干扰的物体与路面情况。这时，零样本物体检测就可以通过抽象理解与推理能力，及时理解并判断出新的交通威胁，为人们的出行带来更多安全与便利。
不仅如此，在智能家居、智慧医疗等智能边缘场景中，零样本学习技术均可以通过对“新物种”的快速学习与识别能力，进一步拓宽AI应用场景，提升AI落地效率。
作为中国领先的科技制造企业与主力智能解决方案提供商，联想早已在边缘智能领域强势布局，打造了包含边缘智能产品、边缘云、edge AI与行业应用的领先边缘生态，此次全球夺冠的零样本学习技术，对于提升联想整体边缘生态技术实力与智能化水平有所助益。
在领先的智能边缘生态支撑下，联想不断提升自身智能化水平的同时，还打造了一系列智能边缘解决方案，助力提速中国企业智能化转型进程。
以联想工业智慧眼解决方案为例，它是基于边缘计算设备与视觉智能监测算法，围绕工厂生产工艺流程，提供人员、物料、工序的图像识别、预警和联动系统，通过安装在工厂作业现场的各监控“眼”，实现对人员、设备、原料、环境的全方位实时监督，厂间瑕疵一目了然。一旦发现问题还将立即触发预警响应，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，有效实现保生产、管人员的目标。
在联想与业内高端跑车和赛车制造商吉利路特斯合作的AI视觉检测项目中，路特斯的每辆车都采用定制化生，客户下单前要选车型选配置，每个部件都有多种配置，同类部件在尺寸、颜色、安装要求等方面各不相同。联想为其部署的的“智慧眼”AI视觉自动检测智能应用方案，通过视觉检测的方式代替人工目检，对汽车的动力系统、外观配件、内饰架构等多个单元进行综合质检，杜绝错装漏装，保证生产质量和质检效率。
客户现场建设前期只有少量负样本，存在严重的正负样本不均衡问题，需要长期的数据积累来训练可用的算法模型。发挥基于联想强大科技实力下的技术优势，融合传统视觉和深度学习技术，快速启动，分阶段执行实现半人工异常检测到无人化全自动检测的升级，并针对One-Shot目标检测和小目标检测算法进行深度优化。成功解决车型适配、人员遮挡和关键帧算法等多个关键应用问题，实现产线不停顿检测，保障了品控，同时缩短了检测时间，提高检测效率。
这只是联想AI技术实力的一个缩影。目前，联想已经构建了“端-边-云-网-智”新IT全栈AI能力，源源不断向各行业企业输送智能生产力，促进AI创新成果与各产业深度融合。
新一轮技术变革下，以AI为基础的智能化转型已经成为企业高质量发展的利器。联想以不断精进的AI全栈技术，不断强化AI赋能的产品、方案和服务，加速各行业企业的智能跃升，助力中国企业领跑智能化时代。
