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台湾宾果:之江杯全球人工智能大赛初赛启动 专家解读三大赛题

2019-08-01 21:54:34  

之江杯全球人工智能大赛初赛启动。钱晨菲摄

之江杯全球人工智能大赛初赛启动。钱晨菲摄

  中新网浙江新闻8月1日电(钱晨菲)8月1日,记者从之江实验室获悉,2019之江杯全球人工智能大赛初赛正式启动,零样本目标检测、电商评论观点挖掘两大赛题的训练数据集正式上线。

  据悉,自7月17日启动报名以来,本届之江杯全球人工智能大赛已经吸引了国内外近千支队伍报名参赛。该大赛以“之识无界AI无限”为主题,设置创新赛和技术挑战赛两大赛道,其中创新赛包含“零样本目标检测”“行人多目标跟踪”“电商评论观点挖掘”三大赛题。当日,多位大赛技术组专家对赛题进行了详细解读。

  零样本目标检测

  近年来,受卷积神经网络及大规模有监督数据集的推动,目标检测算法得到飞速发展。但在之江实验室人工智能研究院专家李亚南看来,这类有监督的目标检测算法只能检测出训练类。在实际应用中,有些类别往往只有很少的标注数据,甚至是完全没有标注数据。

  “比如,每年世界上消失的20000种物种和新发现的8000种动植物类都缺乏相应的标注数据。在出现新的对象时,这些算法很难检测出该对象的位置及类别信息,因此在更大规模的实际应用中存在一定限制。”李亚南说。

  针对该问题,李亚南分析,零样本目标检测能够实现对未知类别物体的检测,在没有见过该物体的情况下依然能够有效检测出该物体,有效缓解缺乏大量标注数据的机器学习困境。

  其认为,该赛题主要涉及目标检测、零样本学习领域的相关算法,如RCNN、Faster-RCNN、YOLO、SSD、LabelEmbedding等。作为新兴的研究问题之一,该赛题是目标检测、零样本学习等算法的进一步拓展,更具挑战性。零样本目标检测可以实现对稀有物体的检测,在自动驾驶、医疗图像等领域都有重要的学术研究价值及重大的应用意义。

  行人多目标跟踪

  针对“行人多目标跟踪”这一赛题,来自之江实验室人工智能研究院的大赛技术组专家叶喜勇解释,多目标跟踪指的是在一段视频中同时跟踪多个目标的技术,是计算机视觉领域中的一个重要研究问题,也是研究其他高层任务(如动作识别、行为分析等、行人重识别)的基础。

  他表示,由于行人是典型的非弹性形变物体,具有空间运动状态的复杂性和聚集行为引起复杂的遮挡关系,因此,以行人为对象对多目标跟踪技术提出了更大的挑战。

  “行人多目标跟踪方法涉及行人位置自动初始化算法(如目标检测)、行人目标特征描述策略及算法、在线或离线的目标轨迹优化算法。该赛题是一个多种技术复合的赛题,对参赛选手技术要求较高,更具挑战性。”叶喜勇说。

  据统计,目前70%以上的多目标跟踪研究都致力于行人跟踪问题,以行人为关注对象的视觉技术应用商业潜力巨大。行人多目标跟踪技术是动作识别、行为分析、行人检索等多种视频商业应用中关键核心技术之一,其算法性能的提高将极大地提升各种相关视频应用产品的用户体验,加速各种产品的产业化应用。

  电商评论观点挖掘

  随着电子商务的迅速发展,在网上发布商品评论已成为消费者的一种习惯,而越来越多的消费者会依赖这些信息做出决策。在拥有海量商品评论数据的背景下,设计商品评论细粒度观点分析的技术显得尤为必要。

  据悉,观点挖掘也称为情感分析,涉及实体抽取、句法分析、主题分类、情感分类等技术,与计算机语言学、自然语言处理和文本挖掘息息相关。

  来自浙江大学计算机科学与技术学院的大赛技术组专家纪睿表示,观点挖掘技术主要有无监督方法和有监督方法两大类。无监督方法的观点挖掘主要依赖于预定义的语法规则和较为规范的语言资源,从文本中提取特征和观点的术语;有监督方法的观点挖掘将任务视为一个序列标记问题,通过机器学习模型解决这个问题。

  “电商评论观点挖掘具有广阔的应用前景,在消费者洞察、营销决策制定、产品优化、品牌建设等方面大有可为。此外,观点挖掘在金融行业、影视行业、酒店行业等都有非常大的应用价值。”纪睿说。(完)

[编辑:胡婉颖] 来源:中新网浙江
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