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雷锋网 AI 开发者按:在信息技术中,作为近年来快速发展地人工智能中一重要领域——图像识别技术已广泛应用于众多应用领域。随着信息技术的日新月异,图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在这期间,研究人员与工程师们一直都在努力尝试打破计算机视觉系统的边界,然后将研究成果应用到现实世界的问题中。
为此,我们 AI 研习社也尝试将图像识别聚焦于生活美食领域,希望通过一些食物识别的基础识别挑战赛,让更多开发者受益于图像识别技术的实践。有关图片识别及美食识别挑战赛详细内容,雷锋网 AI 开发者整理编辑如下。
《美食识别挑战赛之「豆腐 VS 土豆」》
自移动互联网慢慢渗透到我们大部分人的生活后,图片这一附属产物的数量也变得越来越大。据 Instagram 官方曾报道,其社区内每日上传图片目前能够达到亿量级。
这些图片不仅能够展示足够大的信息量,并且可以不受语言地域限制拥有跨国界的更广泛的受众。如果能够合理且正确的提取这些图片内包含的信息,我们将有机会更好的运用这些信息创造更美好的生活;这也就是图片识别技术的意义之一。
因此,我们对于图像识别的定义即为计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术;但需要注意的是图像识别主要需处理具有一定复杂性的信息,其处理技术并非随意出现在计算机中。
这一技术的发展主要经历了三个阶段,即:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。从最初进入我们生活的「人脸识别」APP;到之后与神经网络融合进一步对图像进行分类处理;再到人工智能机器识别与交互的过程;我们可以看到图像识别极具潜力的应用前景。
图像识别技术的过程大致与人相仿,该技术最终通过一些医学研究人员的实践,结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现,主要分为 4 个步骤:
图像预处理 主要指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换,即对识别对象的基本信息进行获取,并将其转换为计算机可识别的信息;
图像分割 主要是指把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤;
图像识别系统图
特征提取 它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征,具体而言,即识别图像具有种类多样的特点,特征抽取也被称为获取特征;
判断匹配 基于一定的识别规则判断得到特征的主要种类,最终得到对图像内容的识别结果。
我们将常见的图像识别:人脸识别、虹膜识别、指纹识别等直接识别类;但其实包括:生物识别、物体与场景识别、视频识别等内容识别也属于这个范畴。
场景识别示例
具体而言,生活中我们能见到会自动躲避障碍物的扫地机器人;通过一张图片,我们可以搜同款物品完成网上购物;我们可以看到运用了自动驾驶技术的小轿车;工业生产中,也可以看到自动化检测车间等,这些应用都与图片识别技术有关。
而回到我们赛题中的「美食识别」领域,图片识别技术也会有极强的应用空间。我们不仅可以直接利用该技术实现在就餐时,智能刷卡打菜;也可以将这一技术与农业生产领域相结合,对菜品出产时的新鲜度、可食用性、轻微碰伤等状态进行智能检测。
将 AI 检测运用于农业生产
小到生活娱乐,大到社会生产,图片识别技术大大提高了生活生产的效率,这也有力的说明了有效应用图像识别技术将使得社会与经济价值得到更好的发挥。
不仅如此,图像识别还被视为计算视觉技术体系中的重要一环。一方面,它的发展将很大程度上决定人工智能领域的发展高度;另一方面,该技术的成长与完备也离不开人工智能网络中更多数据的开放、更多基础工具的开源以及高性能的 AI 计算芯片和优秀的深度学习算法等的进步。
将图片识别技术运用于餐厅收费处
因此,图像识别对于开发者而言,更是具有非同寻常的意义,这也是 AI 研习社强力推出图像识别挑战赛的初衷。
本次挑战赛则是围绕图片识别技术展开,并将其聚焦于美食识别小的领域。通过对食物图片中「豆腐」与「土豆」的判断,从而得到正确的识别结果。
开始时间:2019-11-28 09:00:00
结束时间:2019-12-28 00:00:00
在本次挑战赛期间,我们向大家免费开放了由天数智芯 SkydataLab AI 云平台所提供的 GPU 资源。报名之后点击页面右侧的「获取免费云训练资源」,即可无偿使用。
免费云训练资源说明
本次大赛一共设置了三种奖项,三种奖项互不冲突,而优秀的选手可以直接一次性拿走全三项奖金哦!奖项包括:
参与奖(Participation Award)
金额:占总奖金的30%;
获奖人数:所有人(每人仅能获得一次参与奖);
获奖条件:提交结果大于标准分,标准分=50;
R为得分区间系数,R1(0.45)、R2(0.2)、R3(0.15)、R4(0.12)、R5(0.08);
money为已经发放的参与奖奖金;
突破奖(Prizes)
金额:占总奖金20%;
获奖人数:所有人;
Pn-1求和表示已经发放的突破奖奖金
Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差
特别提醒:越早提交,突破分数越大,奖金越多
排名奖(Ranking Award)
金额:占总奖金50%;
获奖人数:得分前5名
T为奖金时间系数,比赛上线第一周、一个月,T(周)=0.5,T(月)=0.5;
K为排名奖金分配系数,前5名分配系数分别为0.45、0.2、0.15、0.12、0.08;
本次比赛的唯一任务即:正确识别图片中食物种类,识别出土豆则得到结果「1」,识别出豆腐则得到结果「0」。本次训练集为 7502 张,测试集为 1407 张,全部都经过了人工筛选,可保证图片均可有效识别。
数据集图片示例
注:train.csv 文件是训练集的结果文件。1 是有土豆的,0 是有豆腐的。(其中,训练集和测试集 ID 都是从 0 开始)。
数据集地址:http://1t.click/bqUV
最终提交结果文件如下所示,其中,第一个字段位:样本 ID,即图片名(例如:1.jpg,那么 ID 是 1);第二个字段:1 是有土豆的,0 是有豆腐的:
整个比赛的评审完全透明化,我们将会对比选手提交的 csv 文件,确认正确识别图片数据,并按照如下公式计算得分,其中:
True:模型分类正确数量
Total :测试集样本总数量
我们也会在每日 24:00,将最新结果更新在官网排行榜上,你可以实时查看自己的排名情况。
更多信息,请点击参赛地址查看:https://god.yanxishe.com/16
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