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[導(dǎo)讀]近日,佳都科技憑借著領(lǐng)先的視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù),在計算機(jī)視覺識別領(lǐng)域的頂級賽事WebVision競賽中位列前五,躋身國際第一陣營。據(jù)了解,WebVision競賽是2017年成立的新的大規(guī)模圖像識別任務(wù)權(quán)威

近日,佳都科技憑借著領(lǐng)先的視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù),在計算機(jī)視覺識別領(lǐng)域的頂級賽事WebVision競賽中位列前五,躋身國際第一陣營。

據(jù)了解,WebVision競賽是2017年成立的新的大規(guī)模圖像識別任務(wù)權(quán)威挑戰(zhàn)賽事,由CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫,即IEEE國際計算機(jī)視覺與模式識別會議)組織、Google協(xié)辦。Webvision 2019數(shù)據(jù)集包括5000類,1600萬張圖片,數(shù)據(jù)量龐大,訓(xùn)練識別難度大幅增加。今年共吸引到全球154只參賽隊伍參賽,涵蓋眾多頂尖科技公司和知名高校,佳都科技以77.92的優(yōu)異成績?nèi)脒x前五,僅次于阿里、商湯、華為、百度。

圖片來源:WebVision 官網(wǎng)

人工智能“世界杯”,WebVision逐步接棒

人工智能由“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)所驅(qū)動,盡管目前看來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)表現(xiàn)非常出色,但其需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來支持。多年來,ImageNet數(shù)據(jù)集已被視為評估大規(guī)模計算機(jī)視覺算法的基準(zhǔn),ImageNet的數(shù)據(jù)集是人工標(biāo)注和平衡的干凈數(shù)據(jù),但其花費的人力成本是巨大的:通過近五萬人,耗時兩年多時間,標(biāo)注數(shù)百萬張圖片數(shù)據(jù)。

而WebVision用于計算機(jī)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是從互聯(lián)網(wǎng)通過以詞搜圖的搜索引擎爬取,并未經(jīng)過人工標(biāo)注或篩選,數(shù)據(jù)包含大量噪聲——圖片與其標(biāo)簽或類別不符的“臟”數(shù)據(jù),且不同類別之間的數(shù)據(jù)量差異之大可達(dá)三十倍。這極大增加了使用深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型的難度,對深度學(xué)習(xí)算法的提升有更大的幫助,卻更加貼近于實際應(yīng)用。商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域擁有海量但缺乏專業(yè)人士標(biāo)注或標(biāo)注不統(tǒng)一的數(shù)據(jù),對人工智能技術(shù)的落地尤為關(guān)鍵。

“非人工標(biāo)注”數(shù)據(jù)的獲取成本要低很多,可是對深度學(xué)習(xí)算法的要求卻非常高,傳統(tǒng)的“有監(jiān)督”學(xué)習(xí)已經(jīng)不適用,而半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-Supervised Learning)則成為主流。ImageNet的既定數(shù)據(jù)庫已經(jīng)很難使深度學(xué)習(xí)算法獲得突破性進(jìn)展,因此,人工智能“世界杯”ImageNet挑戰(zhàn)賽退役,由WebVision接棒。圖像識別比賽不再停留在處理“實驗室”干凈樣本數(shù)據(jù)中,而是開始挑戰(zhàn)極度不平衡且有噪聲的互聯(lián)網(wǎng)圖像識別,真正走向?qū)嶋H應(yīng)用場景。

本次競賽,佳都科技采用類半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式,利用噪聲數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練粗模型,基于粗模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)分配權(quán)重,再利用加權(quán)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練精模型,逐步引入噪聲提升模型的泛化性。訓(xùn)練模型采用數(shù)據(jù)融合、標(biāo)簽平滑、零gamma初始化、混合訓(xùn)練等策略提升訓(xùn)練精度,并且,采用殘差網(wǎng)絡(luò)及其變種作為基線網(wǎng)絡(luò)。

具有佳都特色的“自主研發(fā)+協(xié)同創(chuàng)新”的研發(fā)體系,正在發(fā)揮威力

佳都科技是專業(yè)的人工智能企業(yè),專注于計算機(jī)視覺領(lǐng)域,人臉識別靜態(tài)識別率高達(dá)99.9%。實際商業(yè)應(yīng)用才是圖像識別技術(shù)商業(yè)化落地的關(guān)鍵,佳都科技人臉識別技術(shù)已形成一系列產(chǎn)品和解決方案,落地于軌道交通、公共安全、城市交通、A.I.創(chuàng)新應(yīng)用多個航道,實現(xiàn)A.I.與主賽道業(yè)務(wù)的深度融合。

一直以來,佳都科技堅持“技術(shù)立身”的發(fā)展理念,聚焦計算機(jī)視覺、智能大數(shù)據(jù)等人工智能細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域。目前,公司已經(jīng)建立多個高水平的智能化技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu),包括全球智能技術(shù)研究院、國家級企業(yè)技術(shù)中心以及多個省、市級技術(shù)中心,聯(lián)合建設(shè)了物聯(lián)網(wǎng)芯片與系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室、城市軌道交通系統(tǒng)安全與運維保障國家工程實驗室等,并引進(jìn)新加坡國家工程院院士李德纮等國際領(lǐng)軍人才以及多名計算機(jī)視覺、智能大數(shù)據(jù)方面的技術(shù)專家。與此同時,公司在強(qiáng)化自主研發(fā)的基礎(chǔ)上,靈活通過參控股和合作的方式進(jìn)行研發(fā),建立具有佳都特色的“自主研發(fā)+協(xié)同創(chuàng)新”的研發(fā)體系。近年來,公司陸續(xù)參股云從科技、千視通科技、佳都數(shù)據(jù)、睿帆科技等一批人工智能技術(shù)企業(yè),并與中國科學(xué)院、清華大學(xué)、中山大學(xué)、西南交通大學(xué)、華南理工大學(xué)等知名院校建立專項技術(shù)研發(fā)合作,逐步形成技術(shù)生態(tài)圈。

2018年,佳都科技獲得國家企業(yè)技術(shù)中心認(rèn)定

佳都科技視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)在WebVision競賽中獲得前五,意味著公司在計算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新的突破,為視覺技術(shù)的提升以及智能交通、智慧城市等領(lǐng)域的深度應(yīng)用打下扎實技術(shù)基礎(chǔ)。未來,佳都科技將持續(xù)在人工智能科學(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域加大投入,不斷推進(jìn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)突破和商業(yè)應(yīng)用。

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