今年,碼隆科技在 CVPR 2019 與 Google Research 參與合辦了The 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop,并主辦了其中細粒度商品識別圖像分類競賽 iMaterialist Challenge on Product Recognition。美國時間6月17日,在CVPR 2019 FGVC6 Workshop上,碼隆科技正式宣布大賽前三名分別為京東AI研究院、美團點評和東信北郵。
本次iMaterialist Challenge on Product Recognition競賽于4月1日至6月2日舉辦,共涵蓋2019類SKU超過一百萬圖像數據,是 CVPR 迄今數據規(guī)模最大、種類最多的商品識別競賽。兩個月的賽程中,全球共有96支隊伍、152位選手通過1600次提交參加了競賽。
iMaterialist Challenge 是強調“人造物”領域的圖像細粒度分類挑戰(zhàn)。隨著消費升級,商品識別的可應用場景持續(xù)增加,這部分的計算機視覺研究越發(fā)重要。一方面,它的技術難度較大,許多細粒度屬性的商品看起來十分相似,還可能被折疊或遮擋,同時在不同光線、角度和背景下的拍攝也會對識別精度產生影響,因此即便對于經過專業(yè)訓練的人眼來說,很多細粒度分類數據集也難以快速且準確地辨認。另一方面,相關技術具有更大的實際應用意義,可以直接轉化為工業(yè)界的應用,例如在零售領域,此類技術可以應用在智能貨柜、大型商超、品牌門店等多個場景,為企業(yè)提高效率、減少成本、增加信息收集與分析的途徑,同時優(yōu)化消費者的購物體驗。
在6月17日FGVC6 Workshop現(xiàn)場,大賽最終結果進行了正式發(fā)布。經激烈角逐,大賽前三名分別為:
第一名:京東AI研究院
第二名:美團點評
第三名:東信北郵
如下為獲勝團隊京東AI研究院及東信北郵的技術細節(jié)分享:
作為比賽的主辦方,創(chuàng)立近五年來碼隆科技一直專注于AI商品識別賽道,并研發(fā)了獨有的弱監(jiān)督學習算法CurriculumNet。它能夠有效處理噪音數據和數據不均衡的狀況,在僅有少量數據的情況下,仍然能訓練出高性能的模型。在CVPR 2017上,碼隆科技以弱監(jiān)督學習算法CurriculumNet榮獲大規(guī)模視覺理解 WebVision 世界挑戰(zhàn)賽冠軍,最佳結果94.78%較第二名高出2.5%。
由此,碼隆科技以在垂直領域領先的技術優(yōu)勢,成為 iMaterialist Challenge的核心合作伙伴。2018 年,碼隆科技與 Google Research、Wish、Kaggle 合辦了針對家具家居領域和時尚領域的細粒度圖像分類競賽 iMaterialist Challenge Fashion & Furniture,全球共有 648 個團隊參加了比賽,比賽結果在 CVPR 2018 上進行了分享。作為承接,碼隆科技今年主辦了 iMaterialist Challenge on Product Recognition,今年比賽圖片數量和商品數據類別分別是去年的5倍和40倍,挑戰(zhàn)性相應也有大幅度提升。
通過主辦此次競賽,碼隆科技希望能夠引發(fā)學界和產業(yè)界對商品識別這一技術領域的更多關注,共同探究提升細粒度物體識別的算法性能,探索出更好、更強的技術路徑。如今,從研發(fā)設計到零售消費,商品識別相關研究在現(xiàn)實世界中已經有了越來越多的應用場景,其關聯(lián)價值正在被不斷挖掘,并幫助各行各業(yè)提升效率、降低成本,助力數字化升級。
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