2020多维度内容识别挑战赛圆满结束

今年6月，极链科技特别联合了AI研习社，举办了一场多维度内容识别挑战赛，并提供了价值15万元的GPU豪华赞助。

比赛吸引了来自TOP高校、科研院所、知名互联网企业的数百名选手，咱们赶紧来围观下大佬“打架”吧～

| 2020多维度内容识别挑战赛 |

现实生活中，我们每天都要接触成百上千的图片，这些图片包含着大量场景、物体等多维度的内容信息，它们之间又存在着广泛的语义联系。

近年来，随着深度学习技术的发展，涌现出大量针对物体、场景、人脸等维度的识别技术，都在各自的目标维度上，取得了明显的进步。

但目前各种识别算法，基本上，都是针对单一维度来设计的，无法利用各维度之间存在的丰富语义关联建立模型，很难提高识别准确度。

这次比赛的目的，正是为了推动物体、场景等多维度内容识别，在人工智能产业中的应用。

| 同时识别场景、物体 |

针对本次比赛具体开展，主办方极链科技AI研究负责人顾寅铮特别强调：

挑战赛使用的数据集，是极链自主收集、标注及验证的，希望通过此次大赛，发现更多的优秀算法工程师、挖掘更好的应用行业，提升视频行业人工智能领域的自主创新能力。

为了让更多兴趣爱好者，能更方便地参加多维度识别任务，本次比赛数据集对视频中的关键帧进行了提取，并以图片形式发布。

比赛要求参赛者同时识别场景及物体两个维度，图片总量约17K，包含约200类场景及200类物体，其中11K为训练集，3K为验证集用于初赛阶段榜单排名，剩余3K测试集用于复赛决定最终排名。

| 比赛成果价值高、有创新 |

挑战赛历时一个月，选手们的技术实力果然不容小觑，成绩远超过了预期。

整场比赛共分为两个阶段，初赛和复赛，火药味不断升级，选手们的成绩也不断刷新。

在第一阶段提交的有效成绩中，85%的参赛者得分，都高于官方基线系统成绩。

而第二阶段的难度进一步升级，最终，第一名和第二名的比赛成绩，仅差0.6%，可见战况之激烈。

本次比赛，得到了竞赛组委会专家的高度肯定，选手们的比赛思路，紧跟着学术界的最新进展落地应用，涌现出了许多高价值创新。

比如，本次比赛中，选手们使用了Cascade R-CNN模型结合CBAM模块针对目标识别任务，EfficientNet-B5针对场景识别任务，较比赛基线准确率提升了10个百分点，理解错误率也有较为明显的下降，实现了整体多维度内容识别的技术突破。

这些算法的应用，可以更好地支持视频内容的语义理解，为行业应用提供更高效的运转支持。

虽然比赛已经结束了，但极链AI云作为算力共享平台，未来也将继续赞助各类算法比赛，为AI行业的人才培养和生态发展，贡献出自己的力量。

| 我们是谁 |

极链AI云，致力于打造一个开放、安全、透明和便捷的AI共享算力平台，为本次挑战赛提供了高额的算力支持与奖励。

通过整合上下游合作伙伴，共同解决全网闲置算力的问题，为用户提供超高性价比的深度学习环境，同时，帮助企业完成闲置算力的变现。

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