深蘭科技斬獲CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑戰(zhàn)賽冠軍

近日，在Kaggle上舉辦的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑戰(zhàn)賽公布了最終結(jié)果,深蘭科技DeepBlueAI團隊榮獲冠軍，此次挑戰(zhàn)賽共有來自全球88個團隊參與，提交了超過1300份方案。國際計算機視覺與模式識別會議(CVPR)是IEEE一年一度的學(xué)術(shù)性會議，會議的主要內(nèi)容是計算機視覺與模式識別技術(shù)。是世界頂級的計算機視覺會議之一。每年被收錄的論文均來自計算機視覺領(lǐng)域頂級團隊，代表著國際最前沿的科研技術(shù)，并指引著計算機視覺領(lǐng)域未來的研究方向。

該項挑戰(zhàn)賽由FGVC舉辦，作為計算機視覺頂會CVPR的Workshop，其全稱為Fine-Grained Visual Categorization(細粒度圖像分類),是機器視覺社區(qū)剛剛開始解決的最有趣和最有用的開放問題之一。CVPR 2019在洛杉磯長灘舉行，該Workshop也作為 CVPR 2019 的一部分如期召開。FGVC6 Workshop 共有十個挑戰(zhàn)賽，每個都代表了細粒度視覺分類在某個細分領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，這些比賽為日后真正解決細粒度圖像分類提供了大量的技術(shù)方法和實現(xiàn)方式，對解決細粒度圖像分類問題具有重要意義。

　　Cassava Disease Classification挑戰(zhàn)賽榜單，深蘭科技DeepBlueAI團隊排名第一

關(guān)于細粒度圖像分類及用途，簡單來說普通的分類問題只專注于區(qū)別出目標(biāo)的大類，比如貓和狗，花和樹等。但是細粒度分類需要識別并區(qū)分非常精細的子類別。例如深蘭的商品識別模型中，不僅需要像一般識別問題那樣檢測出例如蘋果，菠蘿的大分類，同時還需要檢測出具體屬于哪一類蘋果，如富士，煙臺等。而通常屬于不同子類別的識別是非常相似的，例如富士，秦冠，富寒等等，我們不僅需要整體信息來識別它是「蘋果」，同時還需要局部信息來確定「蘋果」的品種。

據(jù)參賽團隊介紹“深蘭團隊的方法應(yīng)用在工業(yè)上，可以進一步提高不同物體的識別精度，特別是對區(qū)分相似類別的物體具有比較大的意義，如高速公路上識別不同車輛的型號、在野外識別不同物種、商店購物時識別不同的商品，細粒度圖像分析在這些任務(wù)里面都扮演著極為重要的角色。”

作為致力于人工智能基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā)的獨角獸公司，深蘭科技近來頻頻在國際賽事中摘得榮譽，除了該項挑戰(zhàn)賽，同期在CVPR 的另外兩項比賽2019 Workshop on Autonomous Driving (WAD) D²-City & BDD100K Tracking Domain Adaptation Challenge and the D²-City & BDD100K Detection Domain Adaptation Challenge.分獲亞軍和季軍。此外在今年還分別摘得，PAKDD 2019 AutoML3+ 挑戰(zhàn)賽以及IEEE ISI World Cup 2019冠軍。

目前，中國已成為人工智能專利布局最多國 家。以深蘭科技為代表的中國企業(yè)在基礎(chǔ)研究的布局上的亮眼表現(xiàn)，也不斷刷新著中國AI技術(shù)的高度。

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