創(chuàng)新奇智在國(guó)際頂級(jí)視覺大賽PASCAL VOC奪冠

近日，在國(guó)際頂級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽Pascal VOC挑戰(zhàn)賽目標(biāo)檢測(cè)comp4賽道上，創(chuàng)新奇智(AInnovation)研發(fā)的AInnoDetection目標(biāo)檢測(cè)算法獲得綜合成績(jī)排名第一的好成績(jī)，超越Google、Microsoft、CMU(美國(guó)卡耐基-梅隆大學(xué))、清華大學(xué)、阿里巴巴、平安科技、搜狗、Yi+、騰訊優(yōu)圖等眾多國(guó)內(nèi)外知名人工智能企業(yè)和高校人工智能實(shí)驗(yàn)室，在Pascal VOC共20項(xiàng)的評(píng)測(cè)指標(biāo)中，其中10項(xiàng)指標(biāo)排名第一，充分體現(xiàn)了創(chuàng)新奇智人工智能算法能力，尤其是AI視覺算法的創(chuàng)新和設(shè)計(jì)能力。

　　創(chuàng)新奇智在20項(xiàng)評(píng)測(cè)指標(biāo)中取得10項(xiàng)指標(biāo)第一、總分第一的成績(jī)

　　(單項(xiàng)第一使用黑粗體顯示)

　　(圖片來源：Pascal VOC官網(wǎng))

Pascal VOC數(shù)據(jù)集

目標(biāo)檢測(cè)是圖像領(lǐng)域三大基本任務(wù)之一，同時(shí)也是圖像領(lǐng)域非常具有挑戰(zhàn)的算法難題。Pascal VOC挑戰(zhàn)賽是世界最權(quán)威的三大計(jì)算機(jī)視覺挑戰(zhàn)賽之一，其數(shù)據(jù)集標(biāo)注質(zhì)量高、場(chǎng)景復(fù)雜、目標(biāo)多樣、檢測(cè)難度大，是快速檢驗(yàn)算法有效性的首選。Pascal VOC數(shù)據(jù)量小但是場(chǎng)景豐富，更加考驗(yàn)人工智能算法的設(shè)計(jì)和創(chuàng)新能力。ImageNet、MSCOCO數(shù)據(jù)量大，側(cè)重考查人工智能算力的建設(shè)能力。

Pascal VOC是國(guó)內(nèi)外AI公司競(jìng)相展開激烈競(jìng)爭(zhēng)的主賽場(chǎng)。截至目前，Pascal VOC挑戰(zhàn)賽吸引了全球近百支專業(yè)隊(duì)伍參賽，包括Google、Microsoft、CMU(美國(guó)卡耐基-梅隆大學(xué))、清華大學(xué)、阿里巴巴、騰訊、搜狗、Yi+、平安科技等國(guó)內(nèi)外知名圖像領(lǐng)域的頂尖團(tuán)隊(duì)參與比賽。

Pascal VOC的數(shù)據(jù)集包括數(shù)十個(gè)類別，包括人類、動(dòng)物、交通工具、室內(nèi)物體等。創(chuàng)新奇智視覺算法團(tuán)隊(duì)參加了Object Detection (Competition4) 子任務(wù)，在20類不同的目標(biāo)檢測(cè)上獲得了10個(gè)類別的檢測(cè)MAP(準(zhǔn)確率)第一、總分第一的成績(jī)。

　　Pascal VOC數(shù)據(jù)集部分樣本

創(chuàng)新奇智AInnoDetection算法

創(chuàng)新奇智提出的AInnoDetection模型算法，使用著名的二階段檢測(cè)算法，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)來擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括填充小物體和mixup的方法。

通過以上步驟，使檢測(cè)模型能夠?qū)π∥矬w檢測(cè)效果更好，同時(shí)能夠使模型預(yù)測(cè)效果更好，更健壯。

模型選擇著名的二階段檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，骨干網(wǎng)絡(luò)使用ResneXt152網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使用它來提取多尺度特征圖，頸部網(wǎng)絡(luò)采用一個(gè)6級(jí)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)，用來生成更豐富的多尺度卷積特征金字。在這之后，連接兩個(gè)共享子網(wǎng)，一個(gè)子網(wǎng)負(fù)責(zé)分類目標(biāo)框，另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)將目標(biāo)框回歸到真實(shí)框，最后使用focal-loss作為二分類的損失。同時(shí)采用多尺度測(cè)試融合，這樣能夠使網(wǎng)絡(luò)根據(jù)不同的圖像尺度來關(guān)注不同的目標(biāo)框信息。

　　讓小圖片更加關(guān)注大物體，大圖片更加關(guān)注小物體。

最后采用多模型融合的方法，輸出最優(yōu)的結(jié)果。

目標(biāo)檢測(cè)算法的商用價(jià)值

創(chuàng)新奇智自成立伊始就瞄準(zhǔn)高精尖的人工智能算法在零售、制造、金融等多個(gè)領(lǐng)域的商業(yè)化產(chǎn)品落地，重點(diǎn)突破人工智能算法的領(lǐng)先性和成熟性，形成具有巨大商業(yè)潛力的AI產(chǎn)品和解決方案。目前，創(chuàng)新奇智已經(jīng)打造出業(yè)界領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和AI工業(yè)視覺平臺(tái)ManuVision，并發(fā)表了數(shù)篇頂級(jí)會(huì)議論文。這些成果實(shí)實(shí)在在提升了算法在實(shí)際場(chǎng)景的精度，提升了訓(xùn)練和推理的速度，并極為高效地整合了算力資源。

據(jù)悉，創(chuàng)新奇智的人工智能視覺算法已經(jīng)應(yīng)用在零售渠道陳列監(jiān)控的商品識(shí)別、智能貨柜、工業(yè)視覺、智慧園區(qū)社區(qū)等領(lǐng)域，商用效果處于行業(yè)領(lǐng)先水平。此次奪冠的目標(biāo)檢測(cè)算法在創(chuàng)新奇智的商品檢測(cè)、工業(yè)視覺缺陷檢測(cè)、渠道陳列監(jiān)控等產(chǎn)品中已經(jīng)使用。除了這次Pascal VOC賽事奪冠之外，創(chuàng)新奇智在多個(gè)世界頂級(jí)人工智能算法大賽上奪冠，比如最近，創(chuàng)新奇智在WIDER FACE人臉檢測(cè)賽事中奪冠。

關(guān)于參賽團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)新奇智本次Pascal VOC競(jìng)賽奪冠隊(duì)伍由張發(fā)恩、吳佳洪、楊志錚、曹浩天、宋劍飛和范馨予組成。其中團(tuán)隊(duì)Leader張發(fā)恩現(xiàn)任創(chuàng)新奇智CTO、創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院首席架構(gòu)師和寧波諾丁漢大學(xué)榮譽(yù)教授，他在人工智能工業(yè)界和學(xué)術(shù)界成績(jī)不菲，曾任職Microsoft、Google和百度，持有多項(xiàng)國(guó)內(nèi)外人工智能算法專利和發(fā)表過數(shù)篇人工智能頂級(jí)會(huì)議論文。隊(duì)伍中其他成員也都有著深厚的人工智能教育背景和從業(yè)經(jīng)歷。

創(chuàng)新奇智是創(chuàng)新工場(chǎng)的AI子公司，以“人工智能賦能商業(yè)未來”為使命，致力于用最前沿的人工智能技術(shù)為企業(yè)提供AI相關(guān)產(chǎn)品及商業(yè)解決方案。創(chuàng)新奇智CEO徐輝在IT行業(yè)擁有20余年的銷售、產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)、管理經(jīng)驗(yàn)，歷任IBM、微軟、SAP等多家世界500強(qiáng)科技巨頭企業(yè)高管，對(duì)中國(guó)市場(chǎng)各個(gè)行業(yè)發(fā)展有著深入了解。創(chuàng)新奇智采用 “技術(shù)產(chǎn)品”+“行業(yè)場(chǎng)景”雙輪驅(qū)動(dòng)模式，商業(yè)化速度飛快。

創(chuàng)新奇智擁有優(yōu)異的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，結(jié)合AI技術(shù)商業(yè)化的特點(diǎn)，制定了科學(xué)技術(shù)人才三級(jí)體系建設(shè)方案，三級(jí)體系形成一個(gè)金字塔結(jié)構(gòu)，從頂?shù)较路謩e是：“創(chuàng)新奇智科研委員會(huì) — 創(chuàng)新奇智創(chuàng)新研究院 — 創(chuàng)新奇智工程算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)”。其中，“創(chuàng)新奇智科研委員會(huì)” 由世界頂級(jí)人工智能科學(xué)家及知名專家擔(dān)任，包括前騰訊AI Lab負(fù)責(zé)人張潼、 百度研究院三維視覺首席科學(xué)家楊睿剛、密歇根州立大學(xué)教授張彌、創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)王詠剛、創(chuàng)新奇智CTO張發(fā)恩。

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