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| 本文作者： 楊鯉萍 | 2019-12-04 10:40 |
雷鋒網(wǎng) AI 開(kāi)發(fā)者按：在信息技術(shù)中，作為近年來(lái)快速發(fā)展地人工智能中一重要領(lǐng)域——圖像識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于眾多應(yīng)用領(lǐng)域。隨著信息技術(shù)的日新月異，圖像識(shí)別技術(shù)也得到十分迅猛的發(fā)展。在這期間，研究人員與工程師們一直都在努力嘗試打破計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的邊界，然后將研究成果應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題中。
為此，我們 AI 研習(xí)社也嘗試將圖像識(shí)別聚焦于生活美食領(lǐng)域，希望通過(guò)一些食物識(shí)別的基礎(chǔ)識(shí)別挑戰(zhàn)賽，讓更多開(kāi)發(fā)者受益于圖像識(shí)別技術(shù)的實(shí)踐。有關(guān)圖片識(shí)別及美食識(shí)別挑戰(zhàn)賽詳細(xì)內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 開(kāi)發(fā)者整理編輯如下。
《美食識(shí)別挑戰(zhàn)賽之「豆腐 VS 土豆」》
自移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)慢慢滲透到我們大部分人的生活后，圖片這一附屬產(chǎn)物的數(shù)量也變得越來(lái)越大。據(jù) Instagram 官方曾報(bào)道，其社區(qū)內(nèi)每日上傳圖片目前能夠達(dá)到億量級(jí)。
這些圖片不僅能夠展示足夠大的信息量，并且可以不受語(yǔ)言地域限制擁有跨國(guó)界的更廣泛的受眾。如果能夠合理且正確的提取這些圖片內(nèi)包含的信息，我們將有機(jī)會(huì)更好的運(yùn)用這些信息創(chuàng)造更美好的生活；這也就是圖片識(shí)別技術(shù)的意義之一。
因此，我們對(duì)于圖像識(shí)別的定義即為計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)；但需要注意的是圖像識(shí)別主要需處理具有一定復(fù)雜性的信息，其處理技術(shù)并非隨意出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)中。
這一技術(shù)的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個(gè)階段，即：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。從最初進(jìn)入我們生活的「人臉識(shí)別」APP；到之后與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合進(jìn)一步對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)處理；再到人工智能機(jī)器識(shí)別與交互的過(guò)程；我們可以看到圖像識(shí)別極具潛力的應(yīng)用前景。
圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程大致與人相仿，該技術(shù)最終通過(guò)一些醫(yī)學(xué)研究人員的實(shí)踐，結(jié)合計(jì)算機(jī)程序?qū)ο嚓P(guān)內(nèi)容模擬并予以實(shí)現(xiàn)，主要分為 4 個(gè)步驟：
圖像預(yù)處理 主要指將聲音和光等信息通過(guò)傳感器向電信號(hào)轉(zhuǎn)換，即對(duì)識(shí)別對(duì)象的基本信息進(jìn)行獲取，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的信息；
圖像分割 主要是指把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟；
圖像識(shí)別系統(tǒng)圖
特征提取 它指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征，具體而言，即識(shí)別圖像具有種類(lèi)多樣的特點(diǎn)，特征抽取也被稱為獲取特征；
判斷匹配 基于一定的識(shí)別規(guī)則判斷得到特征的主要種類(lèi)，最終得到對(duì)圖像內(nèi)容的識(shí)別結(jié)果。
我們將常見(jiàn)的圖像識(shí)別：人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別等直接識(shí)別類(lèi)；但其實(shí)包括：生物識(shí)別、物體與場(chǎng)景識(shí)別、視頻識(shí)別等內(nèi)容識(shí)別也屬于這個(gè)范疇。
場(chǎng)景識(shí)別示例
具體而言，生活中我們能見(jiàn)到會(huì)自動(dòng)躲避障礙物的掃地機(jī)器人；通過(guò)一張圖片，我們可以搜同款物品完成網(wǎng)上購(gòu)物；我們可以看到運(yùn)用了自動(dòng)駕駛技術(shù)的小轎車(chē)；工業(yè)生產(chǎn)中，也可以看到自動(dòng)化檢測(cè)車(chē)間等，這些應(yīng)用都與圖片識(shí)別技術(shù)有關(guān)。
而回到我們賽題中的「美食識(shí)別」領(lǐng)域，圖片識(shí)別技術(shù)也會(huì)有極強(qiáng)的應(yīng)用空間。我們不僅可以直接利用該技術(shù)實(shí)現(xiàn)在就餐時(shí)，智能刷卡打菜；也可以將這一技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域相結(jié)合，對(duì)菜品出產(chǎn)時(shí)的新鮮度、可食用性、輕微碰傷等狀態(tài)進(jìn)行智能檢測(cè)。
將 AI 檢測(cè)運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)
小到生活?yuàn)蕵?lè)，大到社會(huì)生產(chǎn)，圖片識(shí)別技術(shù)大大提高了生活生產(chǎn)的效率，這也有力的說(shuō)明了有效應(yīng)用圖像識(shí)別技術(shù)將使得社會(huì)與經(jīng)濟(jì)價(jià)值得到更好的發(fā)揮。
不僅如此，圖像識(shí)別還被視為計(jì)算視覺(jué)技術(shù)體系中的重要一環(huán)。一方面，它的發(fā)展將很大程度上決定人工智能領(lǐng)域的發(fā)展高度；另一方面，該技術(shù)的成長(zhǎng)與完備也離不開(kāi)人工智能網(wǎng)絡(luò)中更多數(shù)據(jù)的開(kāi)放、更多基礎(chǔ)工具的開(kāi)源以及高性能的 AI 計(jì)算芯片和優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法等的進(jìn)步。
將圖片識(shí)別技術(shù)運(yùn)用于餐廳收費(fèi)處
因此，圖像識(shí)別對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，更是具有非同尋常的意義，這也是 AI 研習(xí)社強(qiáng)力推出圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽的初衷。
本次挑戰(zhàn)賽則是圍繞圖片識(shí)別技術(shù)展開(kāi)，并將其聚焦于美食識(shí)別小的領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)食物圖片中「豆腐」與「土豆」的判斷，從而得到正確的識(shí)別結(jié)果。
開(kāi)始時(shí)間：2019-11-28 09:00:00
結(jié)束時(shí)間：2019-12-28 00:00:00
在本次挑戰(zhàn)賽期間，我們向大家免費(fèi)開(kāi)放了由天數(shù)智芯 SkydataLab AI 云平臺(tái)所提供的 GPU 資源。報(bào)名之后點(diǎn)擊頁(yè)面右側(cè)的「獲取免費(fèi)云訓(xùn)練資源」，即可無(wú)償使用。
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本次大賽一共設(shè)置了三種獎(jiǎng)項(xiàng)，三種獎(jiǎng)項(xiàng)互不沖突，而優(yōu)秀的選手可以直接一次性拿走全三項(xiàng)獎(jiǎng)金哦！獎(jiǎng)項(xiàng)包括：
參與獎(jiǎng)(Participation Award)
金額：占總獎(jiǎng)金的30%；
獲獎(jiǎng)人數(shù)：所有人（每人僅能獲得一次參與獎(jiǎng)）；
獲獎(jiǎng)條件：提交結(jié)果大于標(biāo)準(zhǔn)分，標(biāo)準(zhǔn)分=50；
R為得分區(qū)間系數(shù)，R1（0.45）、R2（0.2）、R3（0.15）、R4（0.12）、R5（0.08）；
money為已經(jīng)發(fā)放的參與獎(jiǎng)獎(jiǎng)金；
突破獎(jiǎng)(Prizes)
金額：占總獎(jiǎng)金20%；
獲獎(jiǎng)人數(shù)：所有人；
Pn-1求和表示已經(jīng)發(fā)放的突破獎(jiǎng)獎(jiǎng)金
Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差
特別提醒：越早提交，突破分?jǐn)?shù)越大，獎(jiǎng)金越多
排名獎(jiǎng)(Ranking Award)
金額：占總獎(jiǎng)金50%；
獲獎(jiǎng)人數(shù)：得分前5名
T為獎(jiǎng)金時(shí)間系數(shù)，比賽上線第一周、一個(gè)月，T(周)=0.5，T(月)=0.5；
K為排名獎(jiǎng)金分配系數(shù)，前5名分配系數(shù)分別為0.45、0.2、0.15、0.12、0.08；
本次比賽的唯一任務(wù)即：正確識(shí)別圖片中食物種類(lèi)，識(shí)別出土豆則得到結(jié)果「1」，識(shí)別出豆腐則得到結(jié)果「0」。本次訓(xùn)練集為 7502 張，測(cè)試集為 1407 張，全部都經(jīng)過(guò)了人工篩選，可保證圖片均可有效識(shí)別。
數(shù)據(jù)集圖片示例
注：train.csv 文件是訓(xùn)練集的結(jié)果文件。1 是有土豆的，0 是有豆腐的。（其中，訓(xùn)練集和測(cè)試集 ID 都是從 0 開(kāi)始）。
數(shù)據(jù)集地址：http://1t.click/bqUV
最終提交結(jié)果文件如下所示，其中，第一個(gè)字段位：樣本 ID，即圖片名（例如：1.jpg，那么 ID 是 1）；第二個(gè)字段：1 是有土豆的，0 是有豆腐的：
整個(gè)比賽的評(píng)審?fù)耆该骰覀儗?huì)對(duì)比選手提交的 csv 文件，確認(rèn)正確識(shí)別圖片數(shù)據(jù)，并按照如下公式計(jì)算得分，其中：
True：模型分類(lèi)正確數(shù)量
Total ：測(cè)試集樣本總數(shù)量
我們也會(huì)在每日 24:00，將最新結(jié)果更新在官網(wǎng)排行榜上，你可以實(shí)時(shí)查看自己的排名情況。
更多信息，請(qǐng)點(diǎn)擊參賽地址查看：https://god.yanxishe.com/16
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