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圖像識別之挑戰賽_給你獎金與GPU,告訴我豆腐or土豆?

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-12-05  來源:來自互聯網  作者:來自互聯網  瀏覽次數:516
導讀

為此,我們 AI 研習社也嘗試將圖像識別聚焦于生活美食領域,希望通過一些食物識別的基礎識別挑戰賽,讓更多開發者受益于圖像識別技術的實踐。 這一技術的發展主要經歷了三個階段,即:文字識別、數字圖像處理…

雷鋒網 AI 開發者按:在信息技術中,作為近年來快速發展地人工智能中一重要領域——圖像識別技術已廣泛應用于眾多應用領域。隨著信息技術的日新月異,圖像識別技術也得到十分迅猛的發展。在這期間,研究人員與工程師們一直都在努力嘗試打破計算機視覺系統的邊界,然后將研究成果應用到現實世界的問題中。

為此,我們 AI 研習社也嘗試將圖像識別聚焦于生活美食領域,希望通過一些食物識別的基礎識別挑戰賽,讓更多開發者受益于圖像識別技術的實踐。有關圖片識別及美食識別挑戰賽詳細內容,雷鋒網 AI 開發者整理編輯如下。

《美食識別挑戰賽之「豆腐 VS 土豆」》

圖像識別的發展

自移動互聯網慢慢滲透到我們大部分人的生活后,圖片這一附屬產物的數量也變得越來越大。據 Instagram 官方曾報道,其社區內每日上傳圖片目前能夠達到億量級。

這些圖片不僅能夠展示足夠大的信息量,并且可以不受語言地域限制擁有跨國界的更廣泛的受眾。如果能夠合理且正確的提取這些圖片內包含的信息,我們將有機會更好的運用這些信息創造更美好的生活;這也就是圖片識別技術的意義之一。

因此,我們對于圖像識別的定義即為計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術;但需要注意的是圖像識別主要需處理具有一定復雜性的信息,其處理技術并非隨意出現在計算機中。

這一技術的發展主要經歷了三個階段,即:文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。從最初進入我們生活的「人臉識別」APP;到之后與神經網絡融合進一步對圖像進行分類處理;再到人工智能機器識別與交互的過程;我們可以看到圖像識別極具潛力的應用前景。

圖像識別過程

圖像識別技術的過程大致與人相仿,該技術最終通過一些醫學研究人員的實踐,結合計算機程序對相關內容模擬并予以實現,主要分為 4 個步驟:

  • 圖像預處理 主要指將聲音和光等信息通過傳感器向電信號轉換,即對識別對象的基本信息進行獲取,并將其轉換為計算機可識別的信息;
  • 圖像分割 主要是指把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟;

圖像識別系統圖

  • 特征提取 它指的是使用計算機提取圖像信息,決定每個圖像的點是否屬于一個圖像特征,具體而言,即識別圖像具有種類多樣的特點,特征抽取也被稱為獲取特征;
  • 判斷匹配 基于一定的識別規則判斷得到特征的主要種類,最終得到對圖像內容的識別結果。

我們將常見的圖像識別:人臉識別、虹膜識別、指紋識別等直接識別類;但其實包括:生物識別、物體與場景識別、視頻識別等內容識別也屬于這個范疇。

場景識別示例

具體而言,生活中我們能見到會自動躲避障礙物的掃地機器人;通過一張圖片,我們可以搜同款物品完成網上購物;我們可以看到運用了自動駕駛技術的小轎車;工業生產中,也可以看到自動化檢測車間等,這些應用都與圖片識別技術有關。

而回到我們賽題中的「美食識別」領域,圖片識別技術也會有極強的應用空間。我們不僅可以直接利用該技術實現在就餐時,智能刷卡打菜;也可以將這一技術與農業生產領域相結合,對菜品出產時的新鮮度、可食用性、輕微碰傷等狀態進行智能檢測。

將 AI 檢測運用于農業生產

小到生活娛樂,大到社會生產,圖片識別技術大大提高了生活生產的效率,這也有力的說明了有效應用圖像識別技術將使得社會與經濟價值得到更好的發揮。

不僅如此,圖像識別還被視為計算視覺技術體系中的重要一環。一方面,它的發展將很大程度上決定人工智能領域的發展高度;另一方面,該技術的成長與完備也離不開人工智能網絡中更多數據的開放、更多基礎工具的開源以及高性能的 AI 計算芯片和優秀的深度學習算法等的進步。

將圖片識別技術運用于餐廳收費處

因此,圖像識別對于開發者而言,更是具有非同尋常的意義,這也是 AI 研習社強力推出圖像識別挑戰賽的初衷。

美食識別挑戰賽—— 豆腐 VS 土豆

本次挑戰賽則是圍繞圖片識別技術展開,并將其聚焦于美食識別小的領域。通過對食物圖片中「豆腐」與「土豆」的判斷,從而得到正確的識別結果。

開始時間:2019-11-28 09:00:00

結束時間:2019-12-28 00:00:00

開始時間:2019-11-28 09:00:00

結束時間:2019-12-28 00:00:00

在本次挑戰賽期間,我們向大家免費開放了由天數智芯 SkydataLab AI 云平臺所提供的 GPU 資源。報名之后點擊頁面右側的「獲取免費云訓練資源」,即可無償使用。

免費云訓練資源說明

本次大賽一共設置了三種獎項,三種獎項互不沖突,而優秀的選手可以直接一次性拿走全三項獎金哦!獎項包括:

  • 參與獎(Participation Award)

金額:占總獎金的30%;

獲獎人數:所有人(每人僅能獲得一次參與獎);

獲獎條件:提交結果大于標準分,標準分=50;

R為得分區間系數,R1(0.45)、R2(0.2)、R3(0.15)、R4(0.12)、R5(0.08);

money為已經發放的參與獎獎金;

  • 突破獎(Prizes)

金額:占總獎金20%;

獲獎人數:所有人;

Pn-1求和表示已經發放的突破獎獎金

Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差

特別提醒:越早提交,突破分數越大,獎金越多

  • 排名獎(Ranking Award)

金額:占總獎金50%;

獲獎人數:得分前5名

T為獎金時間系數,比賽上線第一周、一個月,T(周)=0.5,T(月)=0.5;

K為排名獎金分配系數,前5名分配系數分別為0.45、0.2、0.15、0.12、0.08;

數據集

本次比賽的唯一任務即:正確識別圖片中食物種類,識別出土豆則得到結果「1」,識別出豆腐則得到結果「0」。本次訓練集為 7502 張,測試集為 1407 張,全部都經過了人工篩選,可保證圖片均可有效識別。

數據集圖片示例

注:train.csv 文件是訓練集的結果文件。1 是有土豆的,0 是有豆腐的。(其中,訓練集和測試集 ID 都是從 0 開始)。

數據集地址:1t.click/bqUV

數據集地址:1t.click/bqUV

最終提交結果文件如下所示,其中,第一個字段位:樣本 ID,即圖片名(例如:1.jpg,那么 ID 是 1);第二個字段:1 是有土豆的,0 是有豆腐的:

整個比賽的評審完全透明化,我們將會對比選手提交的 csv 文件,確認正確識別圖片數據,并按照如下公式計算得分,其中:

  • True:模型分類正確數量
  • Total :測試集樣本總數量

我們也會在每日 24:00,將最新結果更新在官網排行榜上,你可以實時查看自己的排名情況。

更多信息,請點擊參賽地址查看:https://god.yanxishe/16

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