IBM PowerAI人工智能12小时编程马拉松大赛——“我是大侦探”成功落幕

3月18日，由IBM和CSDN共同主办，主题为“IBM PowerAI人工智能12小时编程马拉松大赛——我是大侦探！”（http://reg.powerlinux.csdn.net/）活动在北京维景国际大酒店成功举办。本次活动在国内人工智能算法领域引起广泛关注，报名者踊跃，经过严格选拔后由60余位开发者自由组队形成的20个团队参加了现场决赛圈的比赛，10000+以上用户通过映客平台观看了活动直播。

参赛者来自于国内人工智能领域一线实践公司和顶尖的科研机构，包括阿里巴巴、英特尔、美团网、小米、网易、高德、今日头条、汉王科技、中搜网络、国家天文台、亿阳信通、北京同仁堂、乐鱼互动、中国科学院、清华、北大、北航、北师大、中国矿大等纷纷组团参赛。

近年来，人工智能在金融创新领域大显身手。大数据和深度学习驱动的人脸识别技术已成为金融机构在业务开展流程中进行身份认证、身份鉴权/授权以及反欺诈领域的最新技术手段。本场编程大赛的选题正源于此背景，基于金融机构真实案例场景，围绕如何判断人们在ATM取款机前操作时是否遮挡面部的识别展开。

IBM大中华区硬件系统部服务器解决方案副总裁施东峰发言

IBM大中华区硬件系统部服务器解决方案副总裁施东峰来到现场为参赛者鼓劲。施东峰在发言中阐述了IBM通过和技术社区联合举办编程马拉松的意义、开发者市场策略以及IBM在人工智能领域的技术布局。他表示未来将举办更多类似技术活动并将设置更高的奖金额度，吸引更多技术人群参与。此外，IBM还将通过增强自身产品、与第三方开放协作合作、结合各行业领先企业服务等方式加速云计算和人工智能技术的落地。

CSDN总编孟迎霞开场致辞

孟迎霞对于有志于向人工智能领域发展的技术人员提出了三点建议：一是坚定自己要到哪里去。人工智能领域范畴庞大，涉及行业多，不论是专业化人工智能还是通用普适化人工智能，带来众多机遇，开发者要选定方向和路径。第二，要善于利用巨头和工具的资源。第三，开发者要沉下心来苦练内功，抓住机会。

美国 Uptake 数据科学家、《TensorFlow实战》作者唐源大会寄语

美国 Uptake 数据科学家、《TensorFlow实战》作者 唐源 为大赛带来寄语：欣闻IBM和CSDN将在北京主办一场以人工智能、机器学习、深度学习、高性能计算为主题的黑客马拉松，活动必将对此类领域在中国的发展起到推进作用，作为相关领域的一员，预祝本次大赛取得圆满成功。（参考资料：TensorFlow 贡献者唐源：掌握 Google 深度学习框架的正确姿势 http://geek.csdn.net/news/detail/139455）

选手们赛前准备

为了帮助参赛者们能更快上手，主办方专程于赛前举办了主题《基于Spark的分布式深度学习和认知计算》的技术公开课培训。

IBM系统实验室高性能计算研发部经理宋煜讲解赛题

具体而言，比赛内容是人工智能领域当红的人脸识别技术，宋煜进一步讲解赛题：

• 大赛提供训练样本数据。数据文件分为两部分：训练和测试部分。其中训练部分包括图片(jpg)和标签文件(xml)。标签文件为标准描述文件同imageNet和Pascal VOC标签文件格式。
• 参赛者需要根据训练文件进行Object Detection。分类为2分类(脸部有遮挡和脸部无遮挡)，同时要能够标记出脸部位置。
• 大赛鼓励参赛选手使用自己设计的Loss函数或者监督+非监督混合神经网络(例如Ladder Network)。选手在下载训练标签文件的时候会受到监督。使用较少的标签文件会有加分。训练图片的数量不做任何限制。

评选标准包括：是否实现脸部标记及是否遮挡判断的基本功能实现、准确率、性能效率、所使用的标签个数等综合因素。

为了让因各种原因无法现场参赛的开发者也能同步比赛进程，主办方引入了视频+主播全程参与的形式，在映客平台直播了本次大赛。

主播现场采访参赛者

来自于国家天文台的开发者接受了主播采访，选手表示参加本次活动一方面是想检验开发水平，另外也想和同行们多交流。“我在国家天文台工作，主要任务是发现新诞生的星星，日常工作与深度学习密切相关。如果星星诞生，意味着天空有一个点突然变亮。然而，有很多其他原因可以导致变亮，或许是卫星、流星、甚至是天空突然飘来一朵小云，这些都会对观测有影响，业内称之为噪声。因此通过深度学习算法来训练机器区分噪声与目标。一旦有星星诞生，就能准确识别并抓拍到。为此，我们建了一个光学望远镜阵，称为D级广角相机阵，由40台大型望远镜组成阵列，每天产生大约6TB原始数据，我们需要从这些数据计算中找出发生概率很小的事件。”

比赛从上午9点正式开始，开发者们陆续进入环境部署、编程、调试、调优阶段。

参赛者在紧张的编程、调试

来自北京大学的参赛团队表示：比赛结果与网络设计以及实际数据质量关系较大。如果数据比较极端，连用人眼识别都有困难的话，那么机器识别就会更加困难。如果图很大、但人脸很小，或者像最强大脑里有模糊、重影、拖影、抖动这些情况，识别难度也会有所增加。团队正在用标签数据做训练，对顺利完赛很有信心，但想争取尽量用少量数据达到最高的准确率，这样评分会比较高。”

智客教育首席科学家李曙光现场接受主播采访

大赛过程中，智客教育首席科学家李曙光、CSDN研发总监/首席数据分析师左建平、IBM系统实验室高性能计算研发部经理宋煜、IBM系统实验室服务团队高级数据分析师魏彬作为评审嘉宾全程参与了比赛，并为参赛者提供答疑和技术指导服务。

截止晚上21点，参赛者们纷纷提交代码和结果，评委们进入评审和点评阶段。

参赛者阐述技术实现方案和解题思路

嘉宾为获奖团队颁奖及合影（部分）

最终，“IBM PowerAI人工智能12小时编程马拉松大赛——我是大侦探！”活动冠军由北师大团队获得，第二名由北航/中科院文献情报中心团队、美团团队/今日头条团队获得，来自北大/北信科/中搜网络团队、阿里巴巴/天地融科/优力科恩团队、北大团队分获第三名。（注：/为成员组队方式）。冠军团队的成绩只用了6秒，数倍优于其他团队。

IBM系统实验室高性能计算研发部经理宋煜点评：因为北师大同学采用了与其他团队不同的网络神经算法，他们选择的是YOLO，这种算法最大的特点就是速度快，它将边框检测与目标分类放在同一个代价函数(cost function)处理。而其他参赛团队大多选用的是MT-CNN或者Faster-RCNN算法，这种算法的过程是先检测边框、单独训练、再做目标分类，相当于把遮挡面部识别的任务分成两件事来处理，速度自然就会慢。

全体合影

据悉，在认知计算领域，IBM保持了持续的重金投入和战略布局。例如，把目前市面上流行的开源的深度学习框架，包括Tensorflow, Caffe等在IBM平台上做了一个集成包，免费给客户下载使用。此外，IBM还提供了一个多用户的图形界面，一个专家库，一个多机并行调度软件和专业的服务团队，帮助用户做管理、调度工作等。

本次编程挑战赛基于IBM PowerAI系统。IBM PowerAI被称为“世界上最快的商用深度学习软件”，可以“帮助训练电脑更快的达到可以像人类思考和学习的境界”。作为一款训练人工智能和机器学习系统的软件工具，它所使用的是IBM专门为人工智能生产的服务器，采用了NVIDIA的NVlink技术，可以把机器学习的速度大大提高。

虽然“IBM PowerAI人工智能12小时编程马拉松大赛——我是大侦探！”活动已经成功落幕，但IBM和CSDN在未来将为开发者带来更多的技术活动，敬请期待。

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