2018年7月，在國際權(quán)威計算機視覺競賽PASCAL VOC comp4目標檢測競賽中，Yi+ AI團隊獲得了目標檢測單模型第一名，超越了現(xiàn)有排行榜中的微軟研究院、谷歌 、阿里達摩院、Face++等國內(nèi)外眾多知名公司，以精度90.7%的成績打破了世界記錄，成為世界第一家總成績突破90%計算機視覺企業(yè)。同時在Pascal VOC“comp3”中，首次突破80%，刷新世界紀錄。
Pascal VOC comp4是眾多國內(nèi)外企業(yè)物體檢測團隊證明自己實力的地方，此次Yi+力壓群雄，取得了90.7%的成績，比第二名的阿里達摩院高了1.5個百分點，在物體檢測領(lǐng)域，1.5個百分點意味著需要比對方“多”檢測正確6000多個框，同時值得注意的是，此次Yi+AI團隊使用的是難度更高的單模型，而第二名的方法是多模型融合。
PASCAL VOC可謂視覺識別類競賽的鼻祖，包含了物體分類、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。PASCAL VOC對計算機視覺的發(fā)展具有深遠而巨大的影響，后續(xù)的ImageNet競賽的任務(wù)設(shè)置就基本沿用了它的設(shè)定。此前，微軟、英特爾、CMU、Facebook、UC Berkeley等國際頂尖研發(fā)團隊先后在這個排行榜上刷新紀錄。
Yi+AI的負責人表示，在此次Pascal VOC comp4競賽中，Yi+AI團隊使用的方法叫做FXRCNN，其中“X”，代表“多元”的意思，意味著Yi+AI使用的結(jié)構(gòu)不僅僅是高準確率的模型，同時也適用多元場景，包括移植到移動端(通過更改Backbone和Head)，實現(xiàn)圖像分割(增加Mask分支)，實現(xiàn)人體關(guān)鍵點(增加Key point分支)，實現(xiàn)人臉檢測(增加Face分支)。
Yi+提交的深度學習模型，雖然采用了Faster RCNN的基本結(jié)構(gòu)，但有很多不同之處：1)采用ResNeXt作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合FPN實現(xiàn)多尺度特征融合，2)在后處理階段，采用SoftNMS和多框投票融合;3)通過Yi+海量數(shù)據(jù)進行預(yù)訓練;4)多尺度訓練，進一步加強數(shù)據(jù)增強。
近年來Yi+不斷加大對人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，本次提交的模型，是Yi+多年來技術(shù)積累的結(jié)果，是通過不斷的攻克實際問題的結(jié)果，是Yi+內(nèi)部模型不斷優(yōu)化的結(jié)果，Yi+ AI的FXRCNN在速度，內(nèi)存，精度，應(yīng)用范圍等多維度進行了全面的優(yōu)化。
在人工智能領(lǐng)域，目標檢測技術(shù)應(yīng)用廣泛，是Yi+AI場景落地的關(guān)鍵性技術(shù)之一。Yi+將目標檢測技術(shù)應(yīng)用在圖像搜索引擎和圖片視頻結(jié)構(gòu)化引擎中，Yi+圖像搜索引擎可檢測類目超100類，覆蓋服飾、3C商超、家居、日用品、交通工具等;Yi+圖片視頻結(jié)構(gòu)化引擎則采用目前業(yè)界最領(lǐng)先的基于深度學習的通用目標檢測算法，支持超過300類常用物體的目標檢測、識別，可實現(xiàn)對視頻和圖像中的場景、人、車輛、物體(輪廓)檢測、識別、分割、跟蹤;可識別近10,000種物品，400種場景。
目前Yi+AI已將目標檢測技術(shù)應(yīng)用在多個使用場景中，包括“智能硬件”、“營銷”、“新零售”、“智慧城市”等解決方案，具體則應(yīng)用在場景廣告平臺、新零售平臺、大屏AI助手、智慧安防、智慧交通、智慧社區(qū)等多項領(lǐng)域之中。
下一步，Yi+將結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)優(yōu)勢繼續(xù)深耕智慧城市、新零售、智能營銷、智能硬件等多個領(lǐng)域，讓計算機看懂世界，用科技提供人工智能服務(wù)，幫助人們看見非凡，see different。
Yi+獲得阿里巴巴等B輪融資。服務(wù)了眾多500強客戶。團隊成員大多來自頂尖企業(yè)與高校，如哥倫比亞大學、帝國理工、耶魯、普林斯頓、普渡大學、新加坡國大、南洋理工、清華、北大等及微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等企業(yè)。
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