CVPR 2019 商品識別大賽結果發布,京東AI研究院摘得桂冠

　　今年，碼隆科技在 CVPR 2019 與 Google Research 參與合辦了The 6th Fine-Grained Visual Categorization Workshop，並主辦了其中細粒度商品識別圖像分類競賽 iMaterialist Challenge on Product Recognition。美國時間6月17日，在CVPR 2019 FGVC6 Workshop上，碼隆科技正式宣布大賽前三名分別為京東AI研究院、美團點評和東信北郵。

　　

　　本次iMaterialist Challenge on Product Recognition競賽於4月1日至6月2日舉辦，共涵蓋2019類SKU超過一百萬圖像數據，是 CVPR 迄今數據規模最大、種類最多的商品識別競賽。兩個月的賽程中，全球共有96支隊伍、152位選手通過1600次提交參加了競賽。

　　iMaterialist Challenge 是強調「人造物」領域的圖像細粒度分類挑戰。隨著消費升級，商品識別的可應用場景持續增加，這部分的計算機視覺研究越發重要。一方面，它的技術難度較大，許多細粒度屬性的商品看起來十分相似，還可能被摺疊或遮擋，同時在不同光線、角度和背景下的拍攝也會對識別精度產生影響，因此即便對於經過專業訓練的人眼來說，很多細粒度分類數據集也難以快速且準確地辨認。另一方面，相關技術具有更大的實際應用意義，可以直接轉化為工業界的應用，例如在零售領域，此類技術可以應用在智能貨櫃、大型商超、品牌門店等多個場景，為企業提高效率、減少成本、增加信息收集與分析的途徑，同時優化消費者的購物體驗。

　　

　　在6月17日FGVC6 Workshop現場，大賽最終結果進行了正式發布。經激烈角逐，大賽前三名分別為：

　　第一名：京東AI研究院

　　第二名：美團點評

　　第三名：東信北郵

　　

　　

　　如下為獲勝團隊京東AI研究院及東信北郵的技術細節分享：

　　

　　

　　作為比賽的主辦方，創立近五年來碼隆科技一直專注於AI商品識別賽道，並研發了獨有的弱監督學習算法CurriculumNet。它能夠有效處理噪音數據和數據不均衡的狀況，在僅有少量數據的情況下，仍然能訓練出高性能的模型。在CVPR 2017上，碼隆科技以弱監督學習算法CurriculumNet榮獲大規模視覺理解 WebVision 世界挑戰賽冠軍，最佳結果94.78%較第二名高出2.5%。

　　由此，碼隆科技以在垂直領域領先的技術優勢，成為 iMaterialist Challenge的核心合作夥伴。2018 年，碼隆科技與 Google Research、Wish、Kaggle 合辦了針對家具家居領域和時尚領域的細粒度圖像分類競賽 iMaterialist Challenge Fashion & Furniture，全球共有 648 個團隊參加了比賽，比賽結果在 CVPR 2018 上進行了分享。作為承接，碼隆科技今年主辦了 iMaterialist Challenge on Product Recognition，今年比賽圖片數量和商品數據類別分別是去年的5倍和40倍，挑戰性相應也有大幅度提升。

　　通過主辦此次競賽，碼隆科技希望能夠引發學界和產業界對商品識別這一技術領域的更多關注，共同探究提升細粒度物體識別的算法性能，探索出更好、更強的技術路徑。如今，從研發設計到零售消費，商品識別相關研究在現實世界中已經有了越來越多的應用場景，其關聯價值正在被不

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