來源：芒果TV
2009年，李飛飛等研究者在CVPR 2009上發表了一篇名為《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的論文，拉開了ImageNet大規模視覺識別挑戰賽的序幕。在之後八年的時間裡，來自世界各地的研究者不斷刷新紀錄，將分類錯誤率縮小到最初發布時的1/10。與此同時，計算機視覺領域也取得了顯著進展。
雖然2017年ImageNet挑戰賽就已停辦，但在AI領域，更多的挑戰賽如雨後春筍般成長起來。
Kaggle數據挑戰賽吸引了國內外大批數據科學家投身其中，數萬人同臺競技。除此之外，國際上比較著名的數據挖掘競賽還包括Driven Data、CrowdANALYTIX、Innocentive、TunedIT、Codalab、Analytics Vidhya、CrowdAI、Numerai、KDD CUP等。
在世界範圍內，這樣精彩的競賽每天都在進行。而最近，首屆「馬欄山杯」國際音視頻算法大賽吸引了全球頂尖AI人才的關注。
這場大賽由中國工業與數學應用學會作為指導單位，湖南省網際網路信息辦公室、湖南省科學技術協會主辦，中國（長沙）馬欄山視頻文創產業園和芒果 TV 承辦，分為視頻特定點位跟蹤、視頻推薦、畫質損傷修復三大賽道，大賽開賽不久參賽隊伍已經破千。四大洲青年同臺PK，世界名校、業界巨頭齊聚賽場
目前已經參賽的這些隊伍來自中國、美國、日本、英國、德國、印度、紐西蘭等十幾個國家和地區，橫跨亞洲、歐洲、北美洲、大洋洲幾大洲。他們的院校也大多擁有深厚的理工類背景或綜合背景，包括麻省理工學院、卡耐基梅隆大學、加州大學聖地牙哥分校、哥倫比亞大學等多所CS Ranking（全球計算機科學專業排名）上排名前20的海外高校。
值得一提的是，麻省理工學院和卡耐基梅隆大學還是全球計算機實力最強的四大高校之一。前者擁有美國大學中規模最大的實驗室——麻省理工計算機科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL），該實驗室誕生了多位圖靈獎得主；卡耐基梅隆大學更是一個「全民計算機」的高校，在CS Ranking等多個計算機榜單上排名第一，培養了吳恩達、陸奇、沈向洋、李開復等AI領域的知名研究者。
圖註：CS Ranking上排名前20的高校（所有計算機領域，以2010-2020年之間的數據為準）
除了海外高校，眾多來自國內頂尖院校的參賽選手，包括清華大學、北京大學、上海交通大學、浙江大學、復旦大學、北京航空航天大學等CS Ranking亞洲分榜排名前20的高校，也成為此次比賽的中堅力量。
圖註：CS Ranking計算機科學榜單亞洲分榜（所有計算機領域，以2010-2020年之間的數據為準）
其中，清華大學近幾年在計算機領域的表現尤其亮眼，位列CS Ranking亞洲分榜第一，全球榜第八。圖靈獎得主姚期智帶領下的清華「姚班」每年都會走出一批計算機領域的英才，如曠視創始人唐文斌、印奇、楊沐，pony.ai的創始人樓天城等。
而南京大學、北京大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學等國內高校在人工智慧領域也頗具國際影響力，位列CS Ranking「人工智慧」分榜前20名。上海交大的ACM班也是計算機領域領軍人物的搖籃，培養了第四範式創始人兼CEO戴文淵等業內頂級研究者。
此外，也有不少來自國內知名AI、網際網路公司的隊伍踴躍參賽。
圓桌會議、技術分享，業內頂級大牛啟發新思路
除了參賽選手之外，本次大賽的嘉賓陣容也非常強大，邀請到了清華大學計算機科學與技術系教授孫立峰，華中科技大學教授、博導、智能媒體計算與網絡安全實驗室主任於俊清，中山大學數據科學與計算機學院副教授李冠彬，阿里巴巴達摩院高級算法專家任沛然，新浪微博AI Lab負責人張俊林，明略科學院深度學習實驗室主任唐大閏等音視頻處理領域的專家。他們將在大賽的主題演講、圓桌會議等環節中進行技術分享。
孫立峰教授在視頻處理領域深耕多年。2010年，他在視頻並行處理方向的論文獲得視頻處理領域頂級期刊IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Technology年度最佳論文獎。2012年，他又獲得多媒體領域頂級會議ACM Multimedia 2012大會唯一最佳論文獎。2017年，他在《IEEE Transactions on Multimedia》期刊上發表了一篇名為《Social-Aware Video Recommendation for Online Social Groups》的論文，這篇論文提出了一個社交感知視頻推薦框架，極大地提高了當時視頻推薦的精度。而孫老師此番也會在大賽的圓桌會議中分享自己對於音視頻算法技術的研究和觀點，對參賽者和業內人士來說都是不可多得的同臺交流和思想碰撞的機會。
圖註：清華大學計算機科學與技術系教授孫立峰（右）
來自學界的嘉賓還有中山大學數據科學與計算機學院副教授李冠彬，目前主要從事計算機視覺和機器學習等方面的研究，在視覺顯著性檢測以及圖像視頻語義理解等方面取得了一系列重要的研究成果，形成了較為完整的研究體系。他關於顯著性目標檢測的論文累計被引量近千次，而目標檢測與分割又是視頻特定點位跟蹤的關鍵技術點之一，相信李教授在接下來圓桌會議的分享中將為大家提供全新的視角。
圖註：中山大學數據科學與計算機學院副教授李冠彬（左）
除了多位學界嘉賓，該大賽也邀請到了眾多業界大咖進行專業分享。
其中，阿里巴巴達摩院高級算法專家任沛然有多年算法研發行業落地經驗，目前負責視覺生產實驗室，專研人工智慧技術在視頻編輯、增強和生成過程中的自動化智能化技術。在大賽的後續活動中，任沛然將做智能視頻編輯與增強為主題的技術分享，為相關參賽選手提供一條從技術到應用的參考路徑。
圖註：阿里巴巴達摩院高級算法專家任沛然
張俊林是大賽邀請的另一位業界專家。現任新浪微博AI Lab負責人，曾任阿里巴巴資深技術專家的張俊林，在深度學習、搜索技術、推薦系統、自然語言處理等領域有多年學術界研究經歷及工業界實踐經驗。讀博期間他領導設計的搜索系統曾在美國國防部DARPA主持的TREC高精度檢索系統評測中取得綜合排名第一名的優異成績。
眾所周知，推薦系統與搜尋引擎、自然語言處理是相互滲透的關係，推薦系統大量運用了自然語言處理、搜尋引擎領域的技術。在大賽後續活動中，張俊林將進行視頻推薦為主題的分享，相信張老師在上述領域的綜合研究將為視頻推薦賽道的同學提供更多新的思路。
圖註：新浪微博AI Lab負責人張俊林
如今，這場匯聚全球頂級學府與知名企業人工智慧人才的算法大賽還在火熱進行中。現在報名，你也有機會與這些頂尖人才同臺競技，更有機會與大牛近距離接觸，分享交流。