Kaggler 看過(guò)來(lái)，CVPR 2018 Workshop 植物識(shí)別賽來(lái)襲

本文作者：汪思穎

2018-05-17 10:38

專題：CVPR 2018

導(dǎo)語(yǔ)：在這場(chǎng)競(jìng)賽中，F(xiàn)GVC5 Workshop 的組織者和形色 & PictureThis 會(huì)要求參賽者開發(fā)出一種算法，準(zhǔn)確地為植物圖像分配類別標(biāo)簽。

睿琪軟件

AI影響因子

活動(dòng)

企業(yè)：睿琪軟件

操作：贊助

事項(xiàng)：贊助 Flower 2018 比賽

雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按，隨著生活水平的提高，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注身邊的環(huán)境及植物，因此植物識(shí)別的需求也日益增多。但植物種類繁多，同一種植物也因生長(zhǎng)周期、生長(zhǎng)環(huán)境及基因變異影響，導(dǎo)致形態(tài)各有不同甚至差異極大，因此植物識(shí)別一直是人工智能識(shí)別領(lǐng)域極具挑戰(zhàn)性的一個(gè)領(lǐng)域。

植物的識(shí)別過(guò)程需要排除因光線、角度、背景、遮擋程度、清晰程度及植物形態(tài)細(xì)微差異等各種影響，才能完成對(duì)植物種類的精確識(shí)別。

為了解決諸如此類的問(wèn)題，CVPR 專門為數(shù)據(jù)科學(xué)家們準(zhǔn)備了一個(gè)針對(duì)細(xì)粒度視覺分類的研討會(huì)（FGVC5 workshop）。作為本次研討會(huì)的一部分，CVPR 將與形色&PictureThis 合作，舉辦 Flower2018 大賽，向數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)發(fā)起挑戰(zhàn)，幫助推動(dòng)自動(dòng)植物圖像分類頂尖技術(shù)的進(jìn)展。

雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將信息編譯整理如下：

在這場(chǎng)競(jìng)賽中，F(xiàn)GVC5 workshop 的組織者和形色&PictureThis 會(huì)要求參賽者開發(fā)出一種算法，準(zhǔn)確地為植物圖像分配類別標(biāo)簽。這是幫助實(shí)現(xiàn)自動(dòng)植物識(shí)別的重要一步。

本次大賽的數(shù)據(jù)集和獎(jiǎng)金由中國(guó)企業(yè)睿琪軟件旗下形色&PictureThis 提供，包含 997 種植物，共計(jì) 67 萬(wàn)張左右含有準(zhǔn)確名字標(biāo)簽的植物圖像。形色是目前全球用戶數(shù)最大的人工智能植物識(shí)別軟件，目前累積植物圖片數(shù)據(jù)數(shù)億張。PictureThis 是形色的海外版本，目前可識(shí)別近 4000 種海外植物。

這次競(jìng)賽中，使用 top-1 錯(cuò)誤率作為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，每一張圖片都有一個(gè)基于事實(shí)的標(biāo)簽，被評(píng)估的算法將會(huì)產(chǎn)生每個(gè)圖像的標(biāo)簽，然后對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估。如果預(yù)測(cè)標(biāo)簽與事實(shí)標(biāo)簽相同，那么這張圖像的錯(cuò)誤是 0，否則就為是 1。最后的得分是所有圖像的平均誤差。

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