1秒识别200个假大牌 成本降50% 清华阿里邀全国人才用20张图锻造“打假AI”

2022 年 3 月 29 日 PaperWeekly

近日,阿里安全、清华大学联合发起一项通过极少的训练样本锻造“打假AI”的挑战——“ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期:小样本商标检测挑战赛”,并在赛题中放入阿迪达斯、耐克、LV、苹果、香奈儿、Gucci、李宁等商标图片,甚至还为顶流“冰墩墩、雪容融”设置赛道,号召全国顶尖AI人才在初赛50张图片、复赛20张图片的情况下,锻造高效精准的AI识别模型,以此对抗侵犯知识产权的行为。

▲ 图说:清华大学和阿里安全发起的AI挑战赛上线天池平台


去年,阿里安全搭建了超过150万个商标图片、300万个实例的全球最大奢侈品商标库,以此训练的AI打假算法1秒可鉴别20个假大牌logo。

在同期举办的AI挑战赛上,阿里安全与全国顶尖AI人才一起沉淀了提升AI识别准确率和安全稳定性的若干算法模型。性能提升后,AI识别真假奢侈品logo可达到1秒200个,训练成本降低了50%。


随着新兴热门品牌的出现,不法商家除了不断用变异词试图逃脱防控,还会让商标logo“小小地”藏在图里,或者遮挡、涂抹、旋转、折叠商标等。

阿里安全算法专家仲德介绍“有些正品商标和某些山寨商标很相似,极易造成混淆,同一个类别有时存在多种完全不一样的子类型,以路易威登为例,英文LV、四花、棋盘格这三类标志都能代表它。”

新一代安全架构核心商标logo检测算法虽在奢侈品logo识别上取得了一定技术进步,面对快速出现的新品牌,如何打造高效识别、成本低的新识别模型,还有不少挑战,对突发风险依然能保持高识别率也是整个AI行业的痛点,而且需要保护的商标类别数量庞大,涉及数十万类之多,如果要进行AI训练,要对每类商标进行大量标注,耗费大量人力。

为此,清华大学和阿里安全联手邀请全国的AI人才解决这一难题,以极少的样本锤炼出最强的AI识别能力,这样“火眼金睛”的AI不仅可用于保护知识产权,还能用于交通违法事件检测、自动驾驶、工业产品缺陷检测等,以科技创新解决产业难题。

比赛平台链接

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531948/introduction?spm=security_portal.13763911.0.0.278f5f33cSsxdz


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