WebFace260M赛道评测数据集的详细统计信息如下表所示：
首先，我们使用原始数据训练初始模型M0，然后使用该模型进行特征提取、ID合并、类间清洗和类内清洗等一系列操作。对于每个人物ID，我们使用DBSCAN聚类算法去计算中心特征，然后使用中心特征进行相似度检索，这一步使用的高维向量特征检索引擎是达摩院自研的Proxima，它可以快速、精准地召回Doc中与Query记录相似度最高的topK个结果。紧接着，我们使用清洗完成的数据集，训练新的模型M1，然后重复数据清洗及新模型训练过程，通过不断进行迭代自学习方式，使得数据质量越来越高，模型性能也随之越来越强。具体来看，类间清洗和类内清洗的示意图如下图所示：
值得注意的是，我们的清洗流程中先进行类间清洗、再进行类内清洗，与CAST[1]数据清洗框架不同，这样在完成类间清洗后可以更新新的ID中心特征，使得整个清洗过程更加完备，清洗效果也更好。为了验证数据清洗对最终性能的影响，我们在ms1m数据集上做了一系列对比实验，结果如下表所示：
表中的阈值指的是类内清洗的相似度阈值，可以看出当阈值设置过低（如0.05）时，噪声没有被清洗干净，因此性能表现不是最佳；而当阈值设置过高（如0.50）时，噪声被清洗的同时难样本也被清洗了，导致模型泛化能力变弱，在评测数据集上性能反而下降。因此选择一个中间阈值0.25，既清洗了大量噪声，又保留了困难样本，在各项评测指标上均达到最佳性能。此外，我们还画出了不同相似度阈值与剩余图片数的关系，如下图所示：
该方案的原理是将口罩图像和原图像通过3D重建分别生成UV Texture Map，然后借助纹理空间合成戴口罩图像。在数据生成过程中，我们使用了8种类型的口罩，意味着我们可在已有的数据集上对应生成8种不同风格的戴口罩图像。基于UV映射的方案克服了传统平面投影方式中原图像和口罩图像间的不理想衔接和变形等问题。此外，由于渲染过程的存在，戴口罩图像可以获得不同的渲染效果，比如调整口罩角度及光照效果等。生成的戴口罩图像示例如下图所示：
在生成戴口罩数据训练模型的过程中，我们发现戴口罩数据的比例对模型性能有不同程度的影响。因此，我们将戴口罩数据占比分别设置为5%、10%、15%、20%和25%，实验结果如下表所示：
从上表中发现，当戴口罩数据比例为5%时，模型在MR-ALL评测集上的性能最高；当戴口罩数据比例调整至25%时，对Mask戴口罩评测集的性能提升明显，但在MR-ALL上的性能下降明显。这说明当混合戴口罩数据和正常数据进行训练时，其比例是影响模型性能的重要参数。最终，我们选择戴口罩数据比例为15%，在戴口罩和正常数据上的性能达到一个较好平衡。
我们基于IR-SE基线骨干网络，使用Zen-NAS搜索3个模型结构相关的变量，分别是：Input层的通道数、Block层的通道数和不同Block层堆叠的次数，限制条件是搜索出的骨干网络满足各赛道的推理时间约束。一个有趣的发现是：Zen-NAS搜索出的骨干网络，在ms1m小数据集赛道上的性能表现与IR-SE-100几乎无差异，但在WebFace260M这样的大数据集赛道，性能表现会明显优于基线。原因可能是搜索空间增大后，NAS可搜索的范围随之增大，搜索到更强大模型的概率也随之增加。
在ms1m赛道上，我们对比了Balanced Curricular Loss (BCL) 与原始Curricular Loss (CL) 的性能，结果如下表所示：
可以看出Balanced Curricular Loss相对于Curricular Loss，无论在Mask还是MR-ALL上的指标均有较大幅度的提升，充分证明了其有效性。
其中，蒸馏损失采用最简单的L2 Loss，用以传递教师模型的特征信息，同时学生模型使用Balanced Curricular Loss训练，最终的损失函数是蒸馏损失与训练损失的加权和。经过知识蒸馏后，学生模型在评测数据集上的部分指标，甚至超过了教师模型，同时推理时间大大缩短，在ms1m小数据集赛道的性能有较大提升。
采用Partial FC，可同时使用模型并行与数据并行，使得之前无法训练的大模型可以正常训练，另外可采用负样本采样的方式，进一步加大训练的batch size，缩短模型训练周期。
在竞赛结束之后的Workshop中，我们受邀在全球范围内分享此次竞赛的解决方案。此外，我们在此次竞赛中投稿的论文，也被同步收录于ICCV 2021 Workshop[10]。最后，展示一下我们在此次竞赛中收获的荣誉证书：
essmc2是EssentialMC2配套的一整套适合大规模视频理解算法研发训练的深度学习训练框架代码包，开源的主要目标是希望提供大量可验证的算法和预训练模型，支持使用者以较低成本快速试错，同时希望在视频理解领域内建立一个有影响力的开源生态，吸引更多贡献者参与项目建设。essmc2的主要设计思路是“配置即对象”，通过简要明了的配置文件配合注册器的设计模式（Registry），可以将众多模型定义文件、优化器、数据集、预处理pipeline等参数以配置文件的形式快速构造出对象并使用，本质上贴合深度学习的日常使用中不断调参不断实验的场景。同时通过一致性的视角实现单机和分布式的无缝切换，使用者仅需定义一次，便可在单机单卡、单机多卡、分布式环境下进行切换，同时实现简单易用与高可移植性的特性。
目前essmc2的开源工作已经发布了第一个可用版本，欢迎大家试用，后续我们会增加更多算法和预训练模型。链接地址：https://github.com/alibaba/EssentialMC2。
多媒体AI产品
智能标签产品通过对视频中视觉、文字、语音、行为等信息进行综合分析，结合多模态信息融合及对齐技术，实现高准确率内容识别，综合视频类目分析结果，输出贴合视频内容的多维度场景化标签。
类目标签：实现视频内容高层语义分析，进而实现类目、主题的理解，视频分类标签，分为一级、二级和三级类目，实现媒资管理及个性化推荐应用。
实体标签：视频内容识别的实体标签，维度包括视频类目主题、影视综漫IP、人物、行为事件、物品、场景、标识、画面标签，同时支持人物、IP的知识图谱信息。其中，影视综漫的IP搜索基于视频指纹技术，将目标视频与库内的影视综等资源进行指纹比对检索，支持6万余部电影、电视剧、综艺、动漫、音乐的IP识别，可分析识别出目标视频内容中包含哪一部电影、电视剧等IP内容，帮助实现精准的个性化推荐、版权检索等应用。基于优酷、豆瓣、百科等各类型数据，构建了涵盖影视综、音乐、人物、地标、物体的信息图谱，对于视频识别命中的实体标签，支持输出知识图谱信息，可用于媒资关联及相关推荐等应用。
关键词标签：支持视频语音识别及视频OCR文字识别，结合NLP技术融合分析语音及文字的文本内容，输出与视频主题内容相关的关键词标签，用于精细化内容匹配推荐。
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智能标签产品综合优酷、土豆、UC海外等平台的PGC、UGC视频内容进行学习、训练，提供最全面完善、高质量的视频标签体系。在提供通用的标签类目体系外，支持开放多层面定制化的能力，支持人脸自注册、自定义实体标签等扩展功能；面向客户特定标签体系的业务场景，采用标签映射、定制化训练等方式，提供一对一的标签定制服务，更有针对性地帮助客户解决平台的视频处理效率问题。
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参考文献：
[1] Zheng Zhu, et al. Webface260m: A benchmark unveilingthe power of million-scale deep face recognition. CVPR 2021.
[2] Yao Feng, et al. Joint 3d face reconstruction and dense alignment with position map regression network. ECCV, 2018.
[3] Jun Wang et al. Facex-zoo: A pytorch toolbox for face recognition. arxiv, abs/2101.04407, 2021.
[4] Jiankang Deng et al. Masked Face Recognition Challenge: The InsightFace Track Report. arXiv, abs/2108.08191, 2021.
[5] Jiankang Deng, et al. Arcface: Additive angular margin loss for deep face recognition. CVPR 2019.
[6] Ming Lin, et al. Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Image Recognition. ICCV 2021.
[7] Yuge Huang et al. Curricularface: Adaptive curriculum learning loss for deep face recognition. CVPR 2020.
[8] Jiawei Ren et al. Balanced meta-softmax for long-tailed visual recognition. NeurIPS, 2020.
[9] Xiang An, et al. Partial fc: Training 10 million identities on a single machine. ICCV 2021.
[10] Tao Feng, et al. Towards Mask-robust Face Recognition. ICCV 2021.
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自从2019年OpenApplicationModel诞生以来，KubeVela已经经历了几十个版本的变化，并向现代应用程序交付先进功能的方向不断发展。最近，KubeVela完成了向CNCF孵化项目的晋升，标志着社区的发展来到一个新的里程碑。今天，KubeVela社区内活跃着大量来自全球的开发者，共同推动KubeVela项目的落地和发展。在即将开幕的KubeCon+CloudNatvieConEurope2023上，我们惊喜地发现，连续3天，KubeVela项目的贡献者、企业用户和来自阿里云的核心维护者，将从不同角度展对KubeVela项目的分享。让我们先睹为快！🎙️BuildingaPlat
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文/高扬（微信公众号：量子论）据上次3月18号发布的V1.8版，已经过去十天，这期间AI领域发生了很多重大变化。因此，我们对《ChatGPT实用指南》进行了重大改版，增加了大量实用的操作和详细的讲解，保证小白可以轻松上手，快速驾驭ChatGPT。V2.0版本亮点：1、结构更合理。分为基础篇、进阶篇、高级篇，从易到难，由浅入深，符合学习规律。2、内容更充实。扩充了27页的内容，尽量看图说话，将操作步骤一步步地展示出来。3、排版更美观。按图书出版的规范制作，便于知识点查阅。后记：2022年11月底，我们在HackerNews上看到了关于ChatGPT的新闻报道后，开始意识到，人工智能的春天来了，这
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