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近日，在kaggle平臺上舉辦的Paddy Disease Classification競賽公布最終比賽結(jié)果，深蘭科技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第十六屆全國知識圖譜與語義計算大會“帶條件的分層級多答案問答”評測任務(wù)競賽上奪冠后，在短短一個月內(nèi)，深蘭科技第二次在全球頂級AI賽事上折桂。

眾所周知，計算機視覺是當前人工智能學(xué)術(shù)界最活躍的研究領(lǐng)域，相關(guān)領(lǐng)域的國際競賽更是云集了華為、BAT、中科大、谷歌、斯坦福等業(yè)界科技巨頭和全球頂尖學(xué)府，參賽結(jié)果也是業(yè)內(nèi)公認的評判一家企業(yè)或院校相關(guān)技術(shù)和學(xué)術(shù)水平高低的依據(jù)。

Kaggle作為全球最大的數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)和數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺，其舉辦的本次賽事在全球范圍共吸引了657個參賽團隊報名參賽。參賽隊伍中，包括在kaggle平臺上現(xiàn)役全球排名第3的奧地利數(shù)據(jù)科學(xué)家PSI、第33名的法國數(shù)據(jù)科學(xué)家Mathurin Aché、以及曾歷史排名第1的澳大利亞數(shù)據(jù)科學(xué)家Jeremy Howard等多位全球頂級的數(shù)據(jù)分析專家。

本次競賽聚焦于“深度學(xué)習(xí)技術(shù)在大規(guī)模細粒度植物病變分析領(lǐng)域的應(yīng)用”這一課題，競賽所涉及的PaddyDisease數(shù)據(jù)集，包含10類水稻病變，具有數(shù)據(jù)量小、細粒度且類別數(shù)據(jù)不均衡、分類難度大的特點。

深蘭科技在此次競賽的成功奪冠，主要歸功于團隊在分類模型的選取及其訓(xùn)練上采用了全新策略，即在分類模型主干網(wǎng)絡(luò)的選取上，除了使用經(jīng)典的EfficientNet系列以外，還使用了最新開發(fā)的Swin-transformer、Convnext等系列新算法；在訓(xùn)練策略上使用了K-folds，即5折交叉驗證的方法對數(shù)據(jù)進行劃分；在模型驗證方面使用了模型融合、tta等方式；在數(shù)據(jù)增強方面，通過采用auto_augment方法來擴充數(shù)據(jù)的多樣性，提高了模型的泛化能力。

在最終競賽中，深蘭科技運用了新算法、新模型、新方法的模型融合，取得了0.98963分的最終實戰(zhàn)結(jié)果，從657支參賽隊伍中脫穎而出，取得了比賽第一名的成績。

基于本次賽事，企業(yè)所取得的相關(guān)技術(shù)，不僅可以充分應(yīng)用到機器人視覺感知的各個分類需求上，而且在細粒度分類場景方面的應(yīng)用也具有相當廣泛的落地場景和實際應(yīng)用價值。

截至目前，深蘭科技已經(jīng)在ICCV（國際計算機視覺大會）、CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議）、ECCV（歐洲計算機視覺國際會議）等全球人工智能和計算機領(lǐng)域的頂級賽事中獲得了40多項冠軍。此次能夠在號稱“技術(shù)修羅賽場”的Kaggle平臺競賽中拿下冠軍，不僅充分展現(xiàn)了深蘭科技在計算機視覺領(lǐng)域卓越的學(xué)術(shù)成就和深厚的技術(shù)底蘊，更表現(xiàn)出了企業(yè)對于人工智能技術(shù)創(chuàng)新的不懈追求。