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j9.com九游会-佳都科技跻身WebVision竞赛前五,正式跨入人工智能“世界杯”第一阵营
时间:2021-02-27 来源:首页 浏览量 86721 次
本文摘要:

多年来,ImageNet数据集一直被视为评估大规模计算机视觉算法的基准。ImageNet数据集是手动标记和平衡的,但是它的人工成本是巨大的:标记数百万张图片需要将近5万人和两年多的时间。

使用WebVision作为计算机的训练数据,意味着互联网通过搜索引擎爬行,搜索引擎通过文字搜索图片,无需人工标记或检查。数据包括大量“干净”数据,噪声——张图片符合其标签或类别,不同类别之间的数据量差异可达30倍左右。这大大降低了训练模型对深度自学习算法的可玩性,更有利于深度自学习算法的改进,但更适合实际应用。商业、金融、医疗等领域享有海量数据,但缺乏专业标签或标签不一致,这是人工智能技术落地最关键的。

提供“非人工阅卷”数据的成本要低得多,但深度自学习算法的拒绝率很低。传统的“监督式”自主学习早已受到限制,而半监督式学习已经成为主流。ImageNet建立的数据库在深度自学习算法上早就很难有所突破。

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于是人工智能“世界杯”ImageNet挑战赛退役,WebVision接手。图像识别比赛依然停留在“实验室”对干净样本数据的处置,而是开始挑战极度不平衡和嘈杂的互联网图像识别,实际应用于南北场景。

本次比赛,杜佳科技采用准半监督自学方式,利用噪声数据训练精细模型,基于精细模型对训练数据赋权,利用加权数据训练精细模型,逐步引入噪声提高模型的泛化能力。训练模型采用数据融合、标签平滑、零伽马初始化、混合训练等策略提高训练精度,并使用残差网络及其变种作为基线网络。以“自律的R&D和协作的创造力”为特征的R&D体系正在充分发挥其威力。

杜佳科技是一家专业的人工智能企业,专注于计算机视觉领域,人脸识别的静态识别率高达99.9%。实际的商业应用是图像识别技术商业化的关键。

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杜佳科技的人脸识别技术已经形成了一系列产品和解决方案,应用于轨道交通、公共安全、城市交通和人工智能在多条水路的创造性应用,构建人工智能与主轨道业务的深度融合。到目前为止,杜佳科技一直坚定不移地坚持“技术责任”的发展理念,探索计算机视觉、智能大数据等人工智能细分技术领域。目前,公司已经建立了一批高水平的智能技术研发机构,包括全球智能技术研究所、国家企业技术中心、以及多个省市技术中心。牵头建设了物联网芯片和系统应用的国家领先工程实验室、保障城市轨道交通系统安全和运维的国家工程实验室等。

并引进了新加坡国家工程院院士李德琦等国际领军人才,以及一批计算机视觉和智能大数据方面的技术专家。同时,公司在加强R&D自律的基础上,通过参与有限公司、合作等方式灵活经营R&D,打造“自律R&D协同创意”的R&D体系。

近年来,公司先后投资从云科技、前十通科技、北多多数据、樊蕊科技等一批人工智能技术企业,并与中科院、清华大学、中山大学、西南交通大学、华南理工大学等名校建立了专项技术研发合作,逐步形成了技术生态系统。2018年,杜佳科技获得国家企业技术中心确认,杜佳科技的视觉深度自学技术获得WebVision竞赛前五名,这意味着公司将在该领域建立新的突破。


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