申兰科技荣获CVPR 2019年细粒图像分类大赛冠军

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最近，在Kaggle举行的cvpr2019木薯病害分类挑战赛公布了最终结果，深蓝科技的深蓝队获得了冠军。据报道，国际计算机视觉和模式识别会议(CVPR)是一年一度的IEEE学术会议。它的主要内容是计算机视觉和模式识别技术，是世界顶级的计算机视觉会议之一。每年收集的论文来自计算机视觉领域的顶尖团队，代表了世界上最先进的科学研究技术，并指出了计算机视觉领域未来的研究方向。今年，来自世界各地的88支队伍参加了挑战，并提交了1300多份提案。

木薯疾病分类挑战赛是由瑞士全球风险投资公司组织的。作为CVPR计算机视觉峰会的研讨会，它被称为细粒度视觉分类(细粒度图像分类)。这是机器视觉领域刚刚开始解决的最有趣、最有用的开放性问题之一。CVPR 2019在洛杉矶长滩举行，研讨会作为CVPR 2019的一部分如期举行。FGVC6 Workshop有十个挑战，每个挑战都代表了特定细分领域中的细粒度视觉分类的挑战。这些竞赛为未来真正解决细粒度图像分类提供了大量的技术方法和实现方法，对解决细粒度图像分类问题具有重要意义。

关于细粒度的图像分类及其应用，简单地说，常见的分类问题只关注于区分大类目标，如猫和狗、花和树等。然而，细粒度分类需要识别和区分非常精细的子类别。例如，在神兰的商品识别模型中，不仅要检测苹果的一般分类和菠萝的一般识别问题，还要检测苹果的具体类型，如富士、烟台等。然而，通常属于不同子类的识别却非常相似，如富士、秦观、傅涵等。我们不仅需要总体信息来确定它是“苹果”，还需要本地信息来确定“苹果”的种类。

冠军团队深蓝队表示，“深蓝队的方法可应用于工业中，以进一步提高不同对象的识别精度，尤其是用于区分相似类别的对象。例如，在高速公路上识别不同的车辆类型，在野外识别不同的物种，在商店购物时识别不同的商品，这些都是非常重要的。细粒度的图像分析在这些任务中发挥着极其重要的作用。”

作为一家致力于人工智能基础研究和应用开发的独角兽公司，申兰科技最近在国际竞赛中赢得了许多荣誉。除此之外，深蓝科技还将参加另外两项CVPR竞赛，即2019年自主驾驶研讨会(WAD) D-City和BD100K跟踪域适应挑战和D-City和BD100K检测域适应挑战(目标检测迁移学习、目标跟踪迁移学习挑战和大规模检测插值探索竞赛)分别获得第二名和第三名。据悉，深蓝科技在今年之前还分别获得了2019年PAKDD汽车三级+挑战赛和2019年美国电气和电子工程师学会(IEEE)ISI世界杯冠军。

以申兰科技为代表的中国企业在基础研究布局上的辉煌表现，不断刷新着中国人工智能技术的高度。

来源：BBC新闻网