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(xì)粒度商品識(shí)別圖像分類競(jìng)賽 iMaterialist Challenge on Product Recognition。美國(guó)時(shí)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(tuán)點(diǎn)評(píng)和東信北郵。

本次iMaterialist Challenge on Product Recognition競(jìng)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(shù)據(jù)，是 CVPR 迄今數(shù)據(jù)規(guī)模最大、種類最多的商品識(shí)別競(jìng)賽。兩個(gè)月的賽程中，全球共有96支隊(duì)伍、152位選手通過1600次提交參加了競(jìng)賽。

iMaterialist Challenge 是強(qiáng)調(diào)“人造物”領(lǐng)域的圖像細(xì)粒度分類挑戰(zhàn)。隨著消費(fèi)升級(jí)，商品識(shí)別的可應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)增加，這部分的計(jì)算機(jī)視覺研究越發(fā)重要。一方面，它的技術(shù)難度較大，許多細(xì)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(shí)在不同光線、角度和背景下的拍攝也會(huì)對(duì)識(shí)別精度產(chǎn)生影響，因此即便對(duì)于經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的人眼來說，很多細(xì)粒度分類數(shù)據(jù)集也難以快速且準(zhǔn)確地辨認(rèn)。另一方面，相關(guān)技術(shù)具有更大的實(shí)際應(yīng)用意義，可以直接轉(zhuǎn)化為工業(yè)界的應(yīng)用，例如在零售領(lǐng)域，此類技術(shù)可以應(yīng)用在智能貨柜、大型商超、品牌門店等多個(gè)場(chǎng)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(shí)優(yōu)化消費(fèi)者的購(gòu)物體驗(yàn)。

在6月17日FGVC6 Workshop現(xiàn)場(chǎng)，大賽最終結(jié)果進(jìn)行了正式發(fā)布。經(jīng)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(tuán)點(diǎn)評(píng)

第三名：東信北郵

如下為獲勝團(tuán)隊(duì)京東AI研究院及東信北郵的技術(shù)細(xì)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(shí)別賽道，并研發(fā)了獨(dú)有的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)算法CurriculumNet。它能夠有效處理噪音數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不均衡的狀況，在僅有少量數(shù)據(jù)的情況下，仍然能訓(xùn)練出高性能的模型。在CVPR 2017上，碼隆科技以弱監(jiān)督學(xué)習(xí)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(jié)果94.78%較第二名高出2.5%。

由此，碼隆科技以在垂直領(lǐng)域領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，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(duì)家具家居領(lǐng)域和時(shí)尚領(lǐng)域的細(xì)粒度圖像分類競(jìng)賽 iMaterialist Challenge Fashion & Furniture，全球共有 648 個(gè)團(tuán)隊(duì)參加了比賽，比賽結(jié)果在 CVPR 2018 上進(jìn)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(shù)量和商品數(shù)據(jù)類別分別是去年的5倍和40倍，挑戰(zhàn)性相應(yīng)也有大幅度提升。

通過主辦此次競(jìng)賽，碼隆科技希望能夠引發(fā)學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界對(duì)商品識(shí)別這一技術(shù)領(lǐng)域的更多關(guān)注，共同探究提升細(xì)粒度物體識(shí)別的算法性能，探索出更好、更強(qiáng)的技術(shù)路徑。如今，從研發(fā)設(shè)計(jì)到零售消費(fèi)，商品識(shí)別相關(guān)研究在現(xiàn)實(shí)世界中已經(jīng)有了越來越多的應(yīng)用場(chǎng)景，其關(guān)聯(lián)價(jià)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(shù)字化升級(jí)。

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