萧源于寺
量子报道|微信官方账号QbitAI
还在担心网购的可能是假货？
现在，阿里自己成立了一个AI打假人，让算法辅助打假！
只要让它看它要识别的商品的图片，它就能在几十毫秒内判断出商品的真伪。
一眨眼(0.5秒左右)就已经识别出10个假货。
不仅如此，阿里安全团队还公布了包含100万张正版商标照片的数据集开放品牌，让更多人参与到“AI打假”行动中来。
那么，AI如何打假呢？
对高仿和山寨同时出击首先，我们需要知道假货的销售套路。
因为没有销售正品的资质，假货店铺需要用各种手段逃避追查:
一、“高仿”产品。这种假的会模糊logo，部分遮挡，甚至用来反制样本攻击(没错就是这么高科技)。
在网购平台上，我们看到的假货图片往往是这样的:
这些商品的外观往往与品牌商品非常接近，但没有产品保证。
二、“山寨”产品。这种假的会PS logo，注册的时候用假名字，逃避算法的识别。
别说，这些假货“仿妆”的玩法还真不错:
用户一不小心，就很容易上当。但是平台人工审核的速度确实有限。
为此，阿里安全团队决定有一个AI“打假人”来更快打击假货。
AI打假模型，最需要解决的就是这三个问题:
为了解决这些问题，阿里安全团队设计了一个名为Brand Net的模型。
据阿里安全图灵实验室高级算法专家华唐介绍，该模型主要分为三部分:
Cascade-RPN，该部分主要解决产品图片中检测到的“大小logo”问题，提高目标检测准确率和小目标召回率。
软遮罩注意，这部分利用迁移学习在包围盒和分割的特征之间构建一个映射空，有效提高了logo较小或变形时的检测精度。
特征表示和实例检索，使得模型在添加新logo时可以弹性扩展，不需要反复训练模型。
当然，品牌网作为AI“打假人”的招数之一，主要用于知名品牌(有很多产品照片)，因为他们的产品图片比较多，训练出来的模型效果会更好。
△数据量不平衡的长尾问题
对于一些产品照片很少的新品牌，AI“打假人”会用另一种方式提高识别能力:
训练以半监督的方式进行，包括3D数据增强、域迁移(HDA)、自蒸馏等。
测试表明，这个AI“造假者”在各种英伟达显卡(T4、P100、V100)上取得了非常快的检测结果，平均可以在30~50ms内识别出一个假货。
而且识别效果非常好，在线图片识别准确率达到95%。
当然，网购平台不会根据AI“打假人”的判断结果直接处罚商家。
AI“打假人”找出涉嫌售假的商家后，平台还会从商品内容、销售信息、资质、消费者反馈等维度进行调查，判断商家是否售假。
目前，阿里的安全团队已经利用技术手段打击假货，并帮助警方破案数起，其中仅假冒奢侈品包就有6起，摧毁生产窝点10余个，抓获犯罪嫌疑人150余名。
其中，2020年8月，上海警方公开了上海青浦生产销售假冒LV注册商标商品案，此案涉案金额超过1亿元。
那听起来确实很酷。
更酷的是，阿里把训练用的logo数据集公开了。
训练的logo数据集已公开据阿里安全团队介绍，这个公开数据集命名为
Open Brand。Open Brand是全球最大的奢侈品logo数据集，包含500多个类别的奢侈品和1000多个子类的商标，总计超过
100万的商标logo图片。每张图片都按照
COCO结构详细标注:
徽标图片的数量也与其他数据集相同...
据阿里安全团队介绍，数据集中的照片数据全部来自淘宝、天猫、1688、速卖通、谷歌、百度搜索引擎。
根据公开数据协议，这些数据集中的照片仅用于
学术研究，不能用于商业用途。AI打假行动，你也可以参与为了找到更好的AI打假模型，阿里安全团队举办了“鲁棒性识别检测挑战赛”，奖金30万元。
简单来说，身经百战的阿里安全团队将成为“打假商家”，对参赛者提交的AI打假模型进行各种测试。
比如故意对logo图像做各种处理(模糊、水印、生成对抗样本)，看看AI防伪模型能否准确识别。
参与者用于训练的数据集是大规模logo数据集Open Brand，注册后即可获得。
只要参加比赛，就有机会和
大学队和安全牛[/s2/]一较高下。
目前排名还在刷新中。
你兴奋吗？
阿里打假大赛(公开数据集可用):
https://Tianchi . aliyun . com/Competition/entry/531888/information
品牌网论文地址:
https://arxiv.org/ABS/2012.07350
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