CVPR 2019 十大细粒度视觉识别挑战赛来袭最新电影资讯人物识别大赛征集令
雷锋网 AI 科技评论按：近年来，iNaturalist 物种分类挑战赛、iMaterialist 产品属性识别挑战赛等细粒度视觉识别挑战赛对重点检测自然物体及人造物体的细粒度视觉细节的图像分类模型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，着重区分物体部分和属性的细微差别。例如，FGVCs 不在于寻求可以区分「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 此前的挑战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別新模型，其中 CVPR 2018 的 FGVC5 则有超过 500 个队伍参赛。同时，FGVC 挑战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別任务在几个基准测试数据集上实现了当前最先进的性能。
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、时尚与艺术领域的人员汇聚一堂，加强他们解决将细粒度视覺類型應用於現實環境所面臨挑戰之間交流合作。
此次 FGVC6 Workshop 设立十大挑战賽主题，每个主题代表了細粒度視覺類型應用於某個細分領域中的挑戰。其中包括 iNaturalist 挑戦賽（更新版）、iMat Fashion 挑戰賽、iMat Product 挑戰賽、iWildCam 挑戰賽以及 Herbarium 挑戰賽等。此外，本次 FGVC6 还与两个世界级协会新合作两项比赛：与大都会艺术博物馆（Metropolitan Museum of Art）合作的大都会艺术品属性预测任务，以及与纽约植物园（New York Botanical Garden）合作的小叶标本野牡丹科植物物种鉴定任务。
这些研究项目旨在通过提供开放数据集和标准化评估框架，为提高计算机可见性技术应用能力做出贡献，同时鼓励跨学科研究，使得未来的AI系统能够更有效地处理复杂场景下的认知任务，如自动驾驶车辆能够精确辨认道路上的交通标志，并根据它们进行适当反应；或者医疗诊断系统能正确分析病人的影像资料以便给予合理治疗建议。此外，这些研究还可能促进科学探索，比如通过使用AI来帮助科学家发现新的天文学现象，或是在古代文明遗址上进行更加精确的地质考古分析。而谷歌表示，他们期待这些技术不仅能带来创新，还能让普通用户也能够享受到这种科技带来的好处，如通过移动应用程序轻松地进行野生动物观察或文化遗产保护工作。
至今为止，有超过250个团队已经加入到“Met Collection”项目中，而Herbarium challenge则邀请研究者解决开花植物科野牡丹科材料分类问题。这两项竞争旨在促进不同领域之间知识交换，从而提高整个社会对于智能技术利用潜力的认识。在接下来的几个月里，我们将继续关注这些建议如何影响我们日常生活，并探索更多关于人工智能如何改善我们的未来世界的问题。
