2019年7月1日，史稱“最嚴(yán)格的垃圾分類法”《上海市生活垃圾管理?xiàng)l例》正式開始施行，一夜之間，上海人最常用的見面語從“儂好”，變成了“儂是什么垃圾”？

也許我們從來沒有想過，看似簡(jiǎn)單的垃圾分類居然給“聰明”的人類帶來如此大的困擾，雖然只有可回收物、有害垃圾、干垃圾和濕垃圾四種分類，但面對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中“豐富多彩”的垃圾，市民們還是被搞得“暈頭轉(zhuǎn)向”、“丈二和尚摸不著頭腦”。

有市民表示，由于要進(jìn)行垃圾分類，連珍珠奶茶都不敢喝了。喝完后，“儂曉得該怎么分類伐？”面對(duì)這樣的“世紀(jì)難題”，很多網(wǎng)友都“腦洞大開”想到了很多法子來降低垃圾分類的難度。

不過，在科技如此發(fā)達(dá)的今天，用這些方法來進(jìn)行垃圾分類，未免就太“不潮流”了，為什么就不能試試用如今炙手可熱的AI來進(jìn)行垃圾分類呢？

1 AI 垃圾分類市場(chǎng)火熱

實(shí)際上，用AI進(jìn)行垃圾處理并不是一件新鮮的事情，前幾年波蘭創(chuàng)業(yè)公司Bin-e公司開發(fā)了一種全新的人工智能垃圾桶，用戶只需要在垃圾桶前掃描一下垃圾，艙門便會(huì)打開。這個(gè)人工智能垃圾桶是通過傳感器、攝像頭、AI圖像識(shí)別算法來自動(dòng)進(jìn)行垃圾分類，使用起來可以說是很方便了，而且回收公司也可以通過APP來隨時(shí)檢查垃圾桶的剩余空間等。

印度尼西亞一家創(chuàng)業(yè)公司Gringgo也曾使用谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow研發(fā)圖像識(shí)別工具。目標(biāo)是讓環(huán)衛(wèi)工人更好地對(duì)垃圾進(jìn)行分析和分類，并量化它們的價(jià)值。無獨(dú)有偶，硅谷的創(chuàng)業(yè)公司Compology就給小區(qū)的垃圾箱配備了智能傳感器。這些傳感器每天會(huì)多次拍攝垃圾桶內(nèi)部的高分辨率照片，并發(fā)送圖像到云端。這樣，垃圾清理公司就能夠及時(shí)監(jiān)控信息，優(yōu)化卡車清運(yùn)垃圾的路線或時(shí)間表，快捷高效地拾取垃圾，從而保證了不同規(guī)模小區(qū)的垃圾清理效率。

今年五月，沃爾沃公司同樣宣布與瑞典的Renova公司聯(lián)手，開始測(cè)試自動(dòng)駕駛垃圾車。除了和普通無人車一樣配置激光定位器、雷達(dá)、攝像頭、紅外攝像頭等傳感系統(tǒng)之外，這種卡車還能夠按照設(shè)置好的路線，沿途收集垃圾。

2 垃圾分類 AI 開發(fā)的背后，暗藏“大坑”

實(shí)際上，用AI進(jìn)行垃圾分類并不像人們想象中的那樣簡(jiǎn)單，它至少需要跨過幾個(gè)大坑：

第一，為了實(shí)現(xiàn)垃圾自動(dòng)分類，首先需要有一個(gè)已經(jīng)分好類別的“垃圾”圖像數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練的基礎(chǔ)。如果沒有這樣一個(gè)可以直接使用的數(shù)據(jù)集，就需要自己動(dòng)手收集海量的“垃圾”圖像并為每張圖像標(biāo)注相應(yīng)的類別。而數(shù)據(jù)集的收集以及標(biāo)注一直都是一件非常耗時(shí)耗力的工作。

第二，垃圾分類實(shí)際上是一個(gè)圖像識(shí)別分類的問題。通常，對(duì)于圖像識(shí)別分類，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法效果最好，這當(dāng)中，目前應(yīng)用比較廣泛的AlexNet、VGGNet、ResNet。AlexNet是計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的標(biāo)配，雖然比較成熟，但由于出現(xiàn)較早，在性能上有些落伍，在AlexNet的基礎(chǔ)上，以增加網(wǎng)絡(luò)深度為思路，出現(xiàn)了VGGNet，但后來居上的ResNet，使得層數(shù)極深的網(wǎng)絡(luò)成為了可能，從而使網(wǎng)絡(luò)性能得到了大幅提升。當(dāng)前ResNet及其變種形式已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于圖像分類任務(wù)。不過，不論是AlexNet、VGGNet、還是ResNet，部署起來都挺復(fù)雜，也不太易于使用。

3 華為云 ModelArts：讓垃圾分類開發(fā)“極快致簡(jiǎn)”

不過，好在有華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái)，擁有強(qiáng)大功能的它能夠幫開發(fā)者們“極快致簡(jiǎn)”地越過AI垃圾分類開發(fā)的大坑。華為云ModelArts對(duì)AI開發(fā)中的全流程，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、應(yīng)用部署等各方面都進(jìn)行了極致優(yōu)化，比如目前最耗費(fèi)“人工”的數(shù)據(jù)篩選、預(yù)標(biāo)注等。ModelArts內(nèi)置MindData AI數(shù)據(jù)框架，以AI的機(jī)制來治理數(shù)據(jù)，用迭代訓(xùn)練來解決標(biāo)注的數(shù)據(jù)量問題，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注與準(zhǔn)備效率的百倍提升。借助ModelArts，不僅資深A(yù)I開發(fā)者能駕輕就熟的全程在云上進(jìn)行算法開發(fā)和模型訓(xùn)練，零基礎(chǔ)的開發(fā)小白也能輕松駕馭。

事實(shí)上，通過算力和計(jì)算方案方面的改進(jìn)，在同樣的模型、數(shù)據(jù)集和同等硬件資源情況下，ModelArts能將模型訓(xùn)練耗時(shí)降低一半。今年3月，在國(guó)際權(quán)威的深度學(xué)習(xí)模型基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)斯坦福DAWNBenchmark圖像識(shí)別總訓(xùn)練/推理時(shí)間測(cè)試中，ModelArts排名世界第一。

就垃圾分類場(chǎng)景具體而言，ModelArts能夠有效助力垃圾分類AI模型開發(fā)。首先是垃圾圖片數(shù)據(jù)集的標(biāo)注，Modelarts會(huì)將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，用AI的數(shù)據(jù)去標(biāo)注數(shù)據(jù)，即自動(dòng)化標(biāo)注和半自動(dòng)化標(biāo)注。通過對(duì)數(shù)據(jù)采樣、篩選和預(yù)標(biāo)注，能夠縮減開發(fā)者需要標(biāo)記的數(shù)據(jù)量，降低開發(fā)者工作量。其次是垃圾圖像的識(shí)別分類。

ModelArt不僅曾獲圖像識(shí)別總訓(xùn)練時(shí)間冠軍，為了將用戶使用門檻降到最低，華為云ModelArts還提供了圖像分類項(xiàng)目的視頻教程。此外，借助ModelArts，開發(fā)者還可將訓(xùn)練好的垃圾分類的AI模型部署為在線服務(wù)，驗(yàn)證模型的可用性和準(zhǔn)確性，即時(shí)對(duì)模型進(jìn)行問題排查。

目前，華為云ModelArts不僅能提高AI垃圾分類開發(fā)效率，還在上海交通大學(xué)的自動(dòng)駕駛賽車項(xiàng)目、云廬科技的建筑物結(jié)構(gòu)健康度預(yù)測(cè)、NGO雨林保護(hù)計(jì)劃中得到了廣泛的應(yīng)用。

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