近日，在kaggle平台上舉辦(bàn)的Paddy Disease Classification競賽公(gōng)布最終比賽結果，深蘭科(kē)技(jì )組建的機器人視覺算法團隊一舉奪得桂冠。這是繼今年8月25日在CCKS 2022第十六屆全國(guó)知識圖譜與語義計算大會“帶條件的分(fēn)層級多(duō)答(dá)案問答(dá)”評測任務(wù)競賽上奪冠後，在短短一個月内，深蘭科(kē)技(jì )第二次在全球頂級AI賽事上折桂。

衆所周知，計算機視覺是當前人工(gōng)智能(néng)學(xué)術界最活躍的研究領域，相關領域的國(guó)際競賽更是雲集了華為(wèi)、BAT、中(zhōng)科(kē)大、谷歌、斯坦福等業界科(kē)技(jì )巨頭和全球頂尖學(xué)府，參賽結果也是業内公(gōng)認的評判一家企業或院校相關技(jì )術和學(xué)術水平高低的依據。

Kaggle作(zuò)為(wèi)全球最大的數據科(kē)學(xué)社區(qū)和數據科(kē)學(xué)競賽平台，其舉辦(bàn)的本次賽事在全球範圍共吸引了657個參賽團隊報名(míng)參賽。參賽隊伍中(zhōng)，包括在kaggle平台上現役全球排名(míng)第3的奧地利數據科(kē)學(xué)家PSI、第33名(míng)的法國(guó)數據科(kē)學(xué)家Mathurin Aché、以及曾曆史排名(míng)第1的澳大利亞數據科(kē)學(xué)家Jeremy Howard等多(duō)位全球頂級的數據分(fēn)析專家。

本次競賽聚焦于“深度學(xué)習技(jì )術在大規模細粒度植物(wù)病變分(fēn)析領域的應用(yòng)”這一課題，競賽所涉及的PaddyDisease數據集，包含10類水稻病變，具(jù)有(yǒu)數據量小(xiǎo)、細粒度且類别數據不均衡、分(fēn)類難度大的特點。

深蘭科(kē)技(jì )在此次競賽的成功奪冠，主要歸功于團隊在分(fēn)類模型的選取及其訓練上采用(yòng)了全新(xīn)策略，即在分(fēn)類模型主幹網絡的選取上，除了使用(yòng)經典的EfficientNet系列以外，還使用(yòng)了最新(xīn)開發的Swin-transformer、Convnext等系列新(xīn)算法；在訓練策略上使用(yòng)了K-folds，即5折交叉驗證的方法對數據進行劃分(fēn)；在模型驗證方面使用(yòng)了模型融合、tta等方式；在數據增強方面，通過采用(yòng)auto_augment方法來擴充數據的多(duō)樣性，提高了模型的泛化能(néng)力。

在最終競賽中(zhōng)，深蘭科(kē)技(jì )運用(yòng)了新(xīn)算法、新(xīn)模型、新(xīn)方法的模型融合，取得了0.98963分(fēn)的最終實戰結果，從657支參賽隊伍中(zhōng)脫穎而出，取得了比賽第一名(míng)的成績。

基于本次賽事，企業所取得的相關技(jì )術，不僅可(kě)以充分(fēn)應用(yòng)到機器人視覺感知的各個分(fēn)類需求上，而且在細粒度分(fēn)類場景方面的應用(yòng)也具(jù)有(yǒu)相當廣泛的落地場景和實際應用(yòng)價值。

截至目前，深蘭科(kē)技(jì )已經在ICCV（國(guó)際計算機視覺大會）、CVPR（國(guó)際計算機視覺與模式識别會議）、ECCV（歐洲計算機視覺國(guó)際會議）等全球人工(gōng)智能(néng)和計算機領域的頂級賽事中(zhōng)獲得了40多(duō)項冠軍。此次能(néng)夠在号稱“技(jì )術修羅賽場”的Kaggle平台競賽中(zhōng)拿(ná)下冠軍，不僅充分(fēn)展現了深蘭科(kē)技(jì )在計算機視覺領域卓越的學(xué)術成就和深厚的技(jì )術底蘊，更表現出了企業對于人工(gōng)智能(néng)技(jì )術創新(xīn)的不懈追求。