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CVPR 2018 十大细粒度视觉识别挑战赛来袭,谷歌发来参赛征集令!

2019年05月06日

AI 科技评论按:近年来,iNaturalist 物种分类挑衅赛、iMaterialist 产品属性识别挑衅赛等细粒度视觉识别挑衅赛(FGVCs)对重点检测天然物体及人造物体的细粒度视觉细节的图像分类模型的发展,起到了不小的推动作用。然而,传统的图像分类竞赛侧重于区分通用的类别(例如,区分汽车与蝴蝶),而 FGVCs 则跨越了入门级的类别,偏重区分物体部分和属性的渺小差别。例如,FGVCs 不在于追求可以区分「鸟」等类别的方法,而是致力于识别子类别,例如「白腹蓝彩鹀」或「靛彩鹀」。

FGVCs 此前的挑衅赛都吸引了大量有创造力的参赛者,他们都在比赛中开发了独具创新性的图像识别新模型,其中 CVPR 2018 的 FGVC5 则有超过 500 个队伍参赛。同时,FGVC 挑衅赛也启发了一些新方法,例如特定领域的迁移学习和时间测试先验估计,它们都帮助细粒度识别义务在几个基准测试数据集上实现了当前最先辈的性能。

谷歌透露表现,为了进一步推动 FGVC 研究的进展,他们今年赞助并共同组织了第六届年度「细粒度视觉视觉研讨会」(FGVC6)。随着 CVPR 2019 将于 6 月 17 日在加利福尼亚州长滩举行,该研讨会也将作为 CVPR 2019 的一部分如期召开。FGVC6 让计算机视觉专家与深耕于生物多样性、植物学、时尚与艺术领域的专家们汇聚一堂,共同应对将细粒度视觉分类应用于实际环境所面临的挑衅。

FGVC6 十大挑衅赛

今年,FGVC6 Workshop 设置了多个挑衅赛主题,其中每个主题都代表了细粒度视觉分类在某个细分领域的挑衅。挑衅赛包括:

  • iNaturalist 挑衅赛(更新版):https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/inaturalist-2019

  • iMat Fashion 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/imat-fashion-2019

  • iMat Product 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/imat-product-2019

  • iWildCam 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/iwildcam-2019

  • iFood 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/ifood-2019

  • Butterflies & Moths 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/butterflies-moths-2019

  • iDesigner 挑衅赛:https://www.kaggle.com/c/idesigner

  • cassava 挑衅赛:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/cassava-2019

CVPR  的 FGVC workshop 侧重于识别、分类子类别,(从左到右,从上到下)包括来自野生动物相机陷阱的动物种类、零售产品、艺术品属性、木薯叶病、腊叶标本的野牡丹科物种、来自生命科学图片的动物物种、蝴蝶和蛾物种、菜肴烹饪以及博物馆艺术品的细粒度属性。

同时,本次 FGVC6 Workshop 还与两个世界级协会新合作了两项比赛:与大都会艺术博物馆(Metropolitan Museum of Art)合作的 iMet Collection 挑衅赛以及与纽约植物园(New York Botanical Garden)合作的 Herbarium 挑衅赛。

 iMet Collection 挑衅赛

查看地址:https://www.kaggle.com/c/imet-2019-fgvc6

iMet Collection挑衅赛数据集包括各类图像样本,这些图像都来自于大都会艺术博物馆的公开域数据集

iMet Collection 挑衅赛要求参赛者比赛训练艺术品属性的模型,包括物体存在、文化、内容、主题和地理来源。大都会艺术博物馆根据各个领域的专家对博物馆藏品的描述,为该义务提供了大量的训练数据集。该数据集强调了对艺术品间接基于视觉语境的细粒度属性(例如时期、文化、序言)进行推理的挑衅。

iMet Collection 挑衅赛因其作为首个基于图像的 Kernels-only 竞赛而受到关注。Kernels-only 竞赛是最新推出的一个项目,为那些无法获得充足的计算资源的数据科学家们提供了一个公平的竞赛平台。Kernel 竞赛为所有参赛者提供雷同的硬件配套设备,从而让他们公平竞争。此外,因为参赛者受限于 Kernel 平台所提供的有限的计算力,该竞赛中的获胜模型每每比其他竞赛中的获胜模型要更简单。截至写作本文时,已有超过 250 个参赛队伍参加 iMet Collection 挑衅赛。

Herbarium 挑衅赛

查看地址:https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/herbarium-2019

Herbarium 挑衅赛要求参赛者识别开花植物科野牡丹科的物种。纽约植物园 (NYBG)提供了涵盖 680 多个物种的 46,000 多个腊叶标本的数据集。这些图像的使用得到了纽约植物园的官方授权。

Herbarium 挑衅赛,则约请研究者解决开花植物科野牡丹科的物种分类题目。与 iNaturalist 挑衅赛有所不同,这一挑衅赛所采用的图像集仅包括保存于腊叶标本(herbarium sheet)上的干标本图像。腊叶标本对于植物科学来说至关紧张,由于它们不仅能保留了植物用于鉴定和 DNA 分析的关键细节,而且还能够在某个历史背景下为植物生态学提供一个与众不同的视角。纽约植物园作为世界第二大植物标本馆,它的 Steere Herbarium 集为今年的挑衅赛提供了超过 46,000 个标本的数据集。

除了机构间的和谐之外,今年的每一项挑衅赛还要求参赛者与各个的领域专家深入接触。FGVC 研讨会通过以标准格式来应对图像识别挑衅赛,将会给「让技术通过移动应用程序(如 Seek by iNaturalist 和 Merlin Bird ID)从 Kaggle 排行榜榜首转移到日常用户手中」摊平道路。

谷歌透露表现,他们预计参赛者开发的技术不仅可以推动细粒度识别的前沿发展,而且有利于将机器视觉应用于推动科学探索和策展研究。

参赛征集令

如今,谷歌正式约请各个队伍参加 FGVC6 的各项比赛,共同帮助推进细粒度图像识别的的新发展。各项挑衅赛的参赛截止日期如下:

  • iNaturalist 挑衅赛(更新版):2019.04.29-2019.6.10

  • iMat Fashion 挑衅赛:2019.4.24-2019.6.10

  • iMat Product 挑衅赛:2019.4.24-2019.5.26

  • iWildCam 挑衅赛:2019.4.18-2019.6.7

  • iFood 挑衅赛:2019.4.22-2019.6.3

  • Butterflies & Moths 挑衅赛:2019.4.28-2019.6.1

  • iDesigner 挑衅赛:2019.4.10-2019.5.30

  • cassava 挑衅赛:2019.4.26-2019.6.1

  •  iMet Collection 挑衅赛:2019.4.28-2019.5.28

  • Herbarium 挑衅赛:2019.4.5-2019.6.7

所有参赛效果将在 CVPR2019 的 FGVC6 研讨会上宣布,各位感爱好的小伙伴赶快到对应的挑衅赛网页报名吧!

Via:https://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html    

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