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06-17
近日，佳都科技凭借领先的视觉深度学习技术，夺得WebVision大赛冠军，位居榜首。
计算机视觉识别领域的盛事。
跻身前五，国际阵营排名第一。
据了解，Web大赛是2016年设立的针对大规模图像识别任务的全新权威挑战赛事，由CVPR（IEEE计算机视觉与模式识别会议的缩写）主办，谷歌协办。
Webvision数据集包含类别、数万张图片，数据量巨大，大大增加了训练和识别的难度。
今年共吸引了来自全球各地的唯一团队参赛，涵盖众多顶尖科技公司和知名大学。
嘉都科技以77.92的优异成绩入选前五名，仅次于阿里巴巴、商汤、华为、百度。
图片来源：Web Vision官网人工智能“世界杯”，Web Vision逐渐接管人工智能是由“深度学习”技术驱动的。
虽然目前看来深度学习技术表现非常出色，但它需要大量的标注数据来支持。
多年来，ImageNet数据集一直被视为评估大规模计算机视觉算法的基准。
ImageNet数据集是经过手动注释和平衡的干净数据，但其人力成本巨大：要经过近5万人，非常耗时。
两年多的时间里，数百万张图像数据得到了注释。
Web Vision 用于计算机的训练数据都是通过使用文字搜索图像的搜索引擎从互联网上爬取的，并且没有经过手动注释或过滤。
该数据包含大量噪声 - “脏”数据，其中图片与其标签或类别不匹配。
而不同类别之间的数据量差异可达三十倍之多。
这大大增加了利用深度学习算法训练模型的难度，更有利于深度学习算法的改进，而且更接近实际应用。
商业、金融、医疗等领域拥有大量缺乏专业标签或不统一标签的数据，这对于人工智能技术的落地尤为关键。
获取“非人工标记”数据的成本要低得多，但对深度学习算法的要求非常高。
传统的“监督”学习已经不再适用，半监督学习（Semi-Supervised Learning）已经成为主流。
ImageNet的既定数据库让深度学习算法很难取得突破。
因此，人工智能“世界杯”ImageNet挑战赛退役，由Web Vision接任。
图像识别竞赛不再停留在处理“实验室”干净的样本数据，而是开始挑战极度不平衡和噪声的互联网图像识别，真正走向实际应用场景。
本次比赛，嘉都科技采用半监督学习方法，利用噪声数据直接训练粗模型，在粗模型的基础上为训练数据分配权重，然后利用加权后的数据训练精细模型，逐步引入噪声以提高模型的泛化能力。
训练模型采用数据融合、标签平滑、零伽玛初始化、混合训练等策略来提高训练精度，并使用残差网络及其变体作为基线网络。
具有嘉都特色的“自主研发+协同创新”的研发体系正在发力。
嘉都科技是一家专业人工智能公司，专注于计算机视觉领域，人脸识别静态识别率高达99.9%。
实际商业应用是图像识别技术商业化的关键。
嘉都科技的人脸识别技术已形成系列产品和解决方案，已在轨道交通、公共安全、城市交通、人工智能等领域落地。
多渠道创新应用，实现A.I.与主线业务深度融合。
嘉都科技始终坚持“技术为本”的发展理念，专注于计算机视觉、智能大数据等人工智能细分技术领域。
目前，公司已建立了多个高水平的智能技术研发机构，包括全球智能技术研究院、国家级企业技术中心、多个省市级技术中心。
共建国家与地方物联网芯片及系统应用技术研发中心联合工程实验室、城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室等，引进了李彦宏等国际领军人才。
新加坡国家工程院院士德宏，以及多位计算机视觉、智能大数据方面的技术专家。
同时，公司在加强自主研发的基础上，通过参与、合作等方式灵活开展研发，建立了具有嘉都特色的“自主研发+协同创新”的研发体系。
近年来，公司先后投资了云从科技、千视通科技、嘉都数据、瑞帆科技等多家人工智能科技公司，并与中科院、清华大学等知名企业合作、中山大学、西南交通大学、华南理工大学。
高校建立专项技术研发合作，逐步形成技术生态系统。
2017年，嘉都科技获得国家企业技术中心认定，嘉都科技视觉深度学习技术荣获WebVision大赛前五名，这意味着公司将在计算机视觉领域实现新的突破，为企业提供平台。
视觉技术和智能交通、智能技术的提升。
为城市等领域的深入应用奠定坚实的技术基础。
未来，嘉都科技将继续加大在人工智能科技研究领域的投入，持续推动深度学习的技术突破和商业应用。
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