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    支付寶AI大幅提升細粒度圖像分類識別精度:一眼看穿萬物細微差異

    近日,計算機視覺A類頂級會議CVPR 2020開幕在即, 由全球最大機器學習平臺Kaggle承辦的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization,細粒度圖像分類)全球挑戰(zhàn)賽結(jié)果揭曉,支付寶天筭安全實驗室奪冠,超越全球1316支頂尖計算機視覺團隊。

    Kaggle 2020-FGVC挑戰(zhàn)賽官方排名

    作為人工智能核心能力,計算機視覺對細粒度圖像分類技術要求越來越高。只有讓機器「看得」更細更準,機器的判斷才能有所突破。細粒度圖像分類針對的是更微觀的物體類別,比如,不僅要識別出它是一只鳥,還要判斷具體屬于哪一類鳥,識別出車要判斷它的款式等。

    細粒度圖像分類是計算機視覺領域極具挑戰(zhàn)的方向。今年,圍繞該方向Kaggle共發(fā)起六項任務,支付寶參加其中的患病植物圖像分類。比賽考察AI視覺識別技術對蘋果樹葉子圖片進行不同種類的疾病區(qū)分能力,在訓練集1821張圖像和測試集1821張圖像中,完成高精確度的判別。

    模型不僅可以準確的分類,還能通過熱力圖的方式較為準確地定位到患病區(qū)域

    世界上有約37萬種植物,不同植物的病因完全不同,但多數(shù)植物的病態(tài)外觀和特征卻非常相似。另一方面,采集拍攝中存在姿態(tài)、視角、光照、遮擋、背景干擾等影響因素,使分類更加具有難度。

    支付寶天筭安全實驗室使用的原創(chuàng)模型,是基于數(shù)據(jù)增強、知識蒸餾方法,實現(xiàn)在大量信息干擾下進行物體具像化特征識別,使細粒度識別精度大幅提升。支付寶是比賽中唯一使用知識蒸餾這種深度學習方法的團隊,在最終測試中,支付寶分數(shù)達0.98445,排名第一。

    例如,生了病的兩片樹葉,同樣出現(xiàn)了破損孔洞,在傳統(tǒng)模型訓練下,AI最多可以識別出它們都是蘋果樹的樹葉,很難確定兩個孔洞之間的區(qū)別,進而給出推斷樹葉究竟得的是哪兩種疾病。而支付寶的AI模型通過明確識別關鍵是孔洞大小、數(shù)量、位置,以及周邊是否有斑點,最終快速給出樹葉由于化學藥品濫用造成損傷的判斷。

    缺乏標準信息數(shù)據(jù)導致難以判別的核心痛點,在醫(yī)療、金融、客服等領域大量存在,意味著這項技術擁有廣闊的應用空間。在支付寶交易糾紛、資金盜用、醫(yī)療保險報銷等場景中,AI團隊已經(jīng)開始使用該技術方法,快速識別并進行更準確的風險預測,保障用戶需求在安全環(huán)境中被滿足。

    人工智能是螞蟻集團核心技術引擎之一,研究領域涵蓋NLP、計算機視覺、智能風控、智能營銷等,并在大規(guī)模分布式機器學習、深度圖學習、多方安全與隱私計算、博弈與對抗智能、多智能體、強化學習等方向取得突破。螞蟻集團首席科學家漆遠帶領的全球化AI團隊,相繼在國際人工智能頂級會議NeurIPS、ICML 、AAAI等,發(fā)表近60篇高質(zhì)量論文成果,申報了超200個專利。

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    2020-06-11
    支付寶AI大幅提升細粒度圖像分類識別精度:一眼看穿萬物細微差異
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