阿里獲全球知名計算機視覺大賽第一

時間:2018-06-21 17:01:14來源:超值吧淘寶優惠券  閱讀:(55)收藏復制地址
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憑借在人工智能、量子等核心技術領域的突破,阿里在著名咨詢公司畢馬威的報告中,被全球800位企業高管評為“世界最具顛覆能力的科技企業”

進入夏季,蟲害、病害成了困擾農業生產的大問題。伴隨目標檢測技術的提升,讓AI進行農作物檢測,這些問題或將迎刃而解。

近日,在計算機視覺知名賽事PascalVOC comp4目標檢測上,阿里巴巴機器智能技術實驗室的深度學習小組提交了2次結果,均拿到第一名的成績。新的技術模型提升了目標檢測的精準度,對加強AI在農業、工業、自動駕駛的應用有著重要意義。

阿里登頂Pascal VOC comp4目標檢測整體榜單榜首

Pascal VOC是全球計算機視覺領域知名的數據庫和競賽。在Pascal VOC的整體測試中,參賽者對人、貓、鳥、飛機、汽車、船、盆栽等20類物體進行檢測。阿里參賽小組以89.2的總成績位列第一,比第二名高出0.4。在另一項測試——One Stage模型(即對圖像直接輸出檢測框、檢測類別的模型)中,阿里參賽小組也創下該模型的最好成績。

阿里團隊設計了具有融合上下文信息、多層次特征結合等特點的檢測模型,是其拿到高分的主要原因。

VOC 2012數據集圖片的測試結果-1

VOC 2012數據集圖片的測試結果-2

VOC 2012數據集圖片的測試結果-3

目標檢測是將目標物體框定出來,幫助人們對圖像中的物體進行快速搜尋和定位,聚焦在有價值的目標上。近年來,AI加速用于工業、農業、自動駕駛等真實世界的場景中,目標檢測技術成為AI場景落地的關鍵性技術之一。

據阿里工作人員介紹,新的技術模型可用于農作物檢測,幫農場打造“實時的防蟲墻”,在蟲害或疾病早期即只感染幾株的時候,就能實時、精準地發現被感染作物。例如,一個農場過去以每周一次的頻度排查蟲害、病害,基于目標檢測技術,則能做到實時發現和救治。技術還可以作為“AI農業專家”,進行農作物生長周期識別、種植面積統計等,指導農事活動、植保等工作。

目標檢測用于識別農作物

另外,技術還可用于通用物體檢測、遙感圖片中的目標檢測和監控場景中的異常檢測,自動駕駛中對人車障礙物的位置識別,提升目標物檢測的精準度。

未來,阿里將開放該模型,推動目標檢測的技術發展和場景落地。

此前,阿里已摘得多個“技術奧林匹克”冠軍:在全球頂級的知識庫構建測評KBP2017中,獲英文實體發現測評全球冠軍;在斯坦福大學發起的機器閱讀理解領域賽事SQuAD上,阿里精準率打破了世界紀錄。近日WMT2018國際機器翻譯大賽上,阿里參與的5項比賽全數獲得冠軍。

憑借在人工智能、量子等核心技術領域的突破,阿里在著名咨詢公司畢馬威的報告中,被全球800位企業高管評為“世界最具顛覆能力的科技企業”。

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