清华大学

清华大学(Tsinghua University),简称“清华”,是中华人民共和国教育部直属、中央直管副部级建制的全国重点大学,位列“世界一流大学和一流学科”、“211工程”、“985工程”,入选“2011计划”、“珠峰计划”、“111计划”,为九校联盟、松联盟、中国大学校长联谊会、亚洲大学联盟、环太平洋大学联盟、清华—剑桥—MIT低碳大学联盟成员、中国高层次人才培养和科学技术研究的重要基地,被誉为“红色工程师的摇篮”。

客户收益

基于联邦迁移学习方案,清华大学有效降低图片用量、提升模型准确率;传统模型训练需要20万张图片,准确率约在70%。新方案仅采用5000张图片训练,即可达到80%准确率。有效降低模型训练的资源用量,并提升最终模型效果。

使用产品

清华大学基于百度智能云联合建模的联邦迁移学习方案,优化城市品质评估模型,有效降低街景图片用量,同时大幅提升模型准确率。传统模型训练需要20万张图片,准确率约在70%。新方案仅需要需求方提供5000张图片,与百度的已有数据进行融合训练,即可达到80%准确率,高效助力各地的智慧城市建设。

客户痛点

城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题,粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐,甚至出现空间失序。清华大学建筑学院龙瀛教授团队基于大规模街景图片数据,使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析,开发城市品质评估模型力图解决该难题。传统方法存在高质量街景图片获取难(街景图片更新慢或停止更新,网上抓图违规等)、图片标注时间长、模型准确度低等痛点。

解决方案

百度智能云联合建模为清华提供了包括特征工程、模型训练、模型评估、模型发布的全套数据模型开发服务。

在此案例中,基于联合建模提供的联邦迁移学习方案,清华结合自有街景图片和第三方采购的街景图片,利用无Bounding Box的Label数据实现目标检测的深度神经网络学习,同时使用有/无Label的数据,兼具两个数据集的优势,在保证双方数据资产安全的前提下,完成了模型开发,并大大提升了模型准确率。