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支付宝AI摘下视觉竞赛世界冠军，能精准区分同种类物体的细微差别

近日 ， 计算机视觉A类顶级会议CVPR2020开幕在即 ， 由Kaggle承办的FGVC（Fine-GrainedVisualCategorization ， 细粒度图像分类）全球挑战赛结果揭晓 ， 支付宝天筭安全实验室夺冠 ， 超越全球1316支顶尖计算机视觉团队 。 Kaggle是全球最大机器学习平台 。
支付宝AI摘下视觉竞赛世界冠军，能精准区分同种类物体的细微差别
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Kaggle2020-FGVC挑战赛官方排名
作为人工智能核心能力 ， 计算机视觉对细粒度图像分类技术要求越来越高 。 只有让机器「看得」更细更准 ， 机器的判断才能有所突破 。 细粒度图像分类针对的是更微观的物体类别 ， 比如 ， 不仅要识别出它是一只鸟 ， 还要判断具体属于哪一类鸟 ， 识别出车要判断它的款式等 。
细粒度图像分类是计算机视觉领域极具挑战的方向 。 今年 ， 围绕该方向Kaggle共发起六项任务 ， 支付宝参加其中的患病植物图像分类 。 比赛考察AI视觉识别技术对苹果树叶子图片进行不同种类的疾病区分能力 ， 在训练集1821张图像和测试集1821张图像中 ， 完成高精确度的判别 。
支付宝AI摘下视觉竞赛世界冠军，能精准区分同种类物体的细微差别
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模型不仅可以准确的分类 ， 还能通过热力图的方式较为准确地定位到患病区域
模型不仅可以准确的分类 ， 还能通过热力图的方式较为准确地定位到患病区域
世界上有约37万种植物 ， 不同植物的病因完全不同 ， 但多数植物的病态外观和特征却非常相似 。 另一方面 ， 采集拍摄中存在姿态、视角、光照、遮挡、背景干扰等影响因素 ， 使分类更加具有难度 。
支付宝天筭安全实验室使用的原创模型 ， 是基于数据增强、知识蒸馏方法 ， 实现在大量信息干扰下进行物体具像化特征识别 ， 使细粒度识别精度大幅提升 。 支付宝是比赛中唯一使用知识蒸馏这种深度学习方法的团队 ， 在最终测试中 ， 支付宝分数达0.98445 ， 排名第一 。
例如 ， 生了病的两片树叶 ， 同样出现了破损孔洞 ， 在传统模型训练下 ， AI最多可以识别出它们都是苹果树的树叶 ， 很难确定两个孔洞之间的区别 ， 进而给出推断树叶究竟得的是哪两种疾病 。 而支付宝的AI模型通过明确识别关键是孔洞大小、数量、位置 ， 以及周边是否有斑点 ， 最终快速给出树叶由于化学药品滥用造成损伤的判断 。
缺乏标准信息数据导致难以判别的核心痛点 ， 在医疗、金融、客服等领域大量存在 ， 意味着这项技术拥有广阔的应用空间 。 在支付宝交易纠纷、资金盗用、医疗保险报销等场景中 ， AI团队已经开始使用该技术方法 ， 快速识别并进行更准确的风险预测 ， 保障用户需求在安全环境中被满足 。
人工智能是蚂蚁集团核心技术引擎之一 ， 研究领域涵盖NLP、计算机视觉、智能风控、智能营销等 ， 并在大规模分布式机器学习、深度图学习、多方安全与隐私计算、博弈与对抗智能、多智能体、强化学习等方向取得突破 。 蚂蚁集团首席科学家漆远带领的全球化AI团队 ， 相继在国际人工智能顶级会议NeurIPS、ICML、AAAI等 ， 发表近60篇高质量论文成果 ， 申报了超200个专利 。
—完—
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