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　　【安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】近日，佳都科技憑借著前沿的視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在計算機視覺識別領(lǐng)域的賽事WebVision競賽中位列前五，躋身陣營。
 

　　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)挑戰(zhàn)賽事，由CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫，即IEEE計算機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154只參賽隊伍參賽，涵蓋眾多科技公司和高校，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
 

　　人工智能“*”，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“*”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)機構(gòu)，包括智能技術(shù)研究院、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人才以及多名計算機視覺、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。