计算机视觉领域 精彩图片DiseaseClassification竞赛公布最终比赛结果视觉算法团队获桂冠(图)

PK656个对手！深兰技术在中国顶尖AI赛事kaggle竞赛中再度获胜

深兰科技

2022-09-2017:59·上海

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据悉，在kaggle平台上举行的PaddyDiseaseClassification竞赛公布最后赛事结果，深兰技术打造的机器人视觉算法团队一举获得亚军。这是继去年8月25日在CCKS2022第十六届全国知识图谱与语境计算大会“带条件的分层级多答案问答”评测任务竞赛上冠军后，在短短一个月内，深兰科技第二次在中国顶尖AI赛事上登顶。

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众所周知，计算机视觉是当前人工智能学术界最活跃的探究领域计算机视觉领域，相关领域的国际大赛更是汇聚了华为、BAT、中科大、谷歌、斯坦福等业界技术巨头和中国顶级学府计算机视觉领域，参赛结果只是业内公认的衡量一家企业或学校相关科技和学术水准高低的根据。

Kaggle作为中国最大的数据科学社区和数据科学大赛平台，其举行的本次赛事在中国范围共吸引了657个参评团队报名参赛。参赛阵容中，包括在kaggle平台上现役中国排名第3的匈牙利数据科学家PSI、第33名的法国数据科学家MathurinAché、以及曾历史排名第1的澳大利亚数据科学家JeremyHoward等多位中国顶尖的数据预测专家。

本次大赛聚焦于“深度学习科技在大体量细粒度植物肿瘤分析领域的应用”这一课题，竞赛所涵盖的PaddyDisease数据集，包含10类水稻病变，具有数据量小、细粒度且种类数据不均衡、分类难度大的特征。

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深兰技术在这次大赛的顺利获胜，主要归功于团队在分类模型的选定及其训练上采取了全新策略，即在分类模型主干网络的选定上，除了使用经典的EfficientNet系列以外，还使用了最新研发的Swin-transformer、Convnext等系列新算法；在训练思路上使用了K-folds，即5折交叉验证的方式对数据进行界定；在建模验证方面使用了模型整合、tta等方法；在数据提高方面，通过引入auto_augment方法来扩展数据的多样性，提高了建模的弱化能力。

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在最后竞赛中，深兰技术利用了新算法、新模型、新方式的模型整合，取得了0.98963分的最后实战结果，从657支参赛团队中脱颖而出，取得了联赛第一名的成绩。

基于本次比赛，企业所获得的相关科技，不仅可以充分应用到机器人触觉感知的各个分类需求上，而且在细粒度分类场景方面的应用也具备非常广泛的落地场景和实际应用价值。

截止现在，深兰技术尚未在ICCV（国际计算机视觉大会）、CVPR（国际计算机视觉与方式识别会议）、ECCV（美国计算机视觉国际大会）等中国人工智能和计算机领域的顶尖赛事中取得了40多项冠军。此次无法在宣称“技术修罗赛场”的Kaggle平台竞赛中拿下冠军，不仅充分体现了深兰技术在计算机视觉领域卓越的学术成就和浓厚的科技气息，更体现出了企业针对人工智能科技变革的不懈追求。