人工智能“世界杯”360夺冠刷新谷歌微软保持的“世界记录”
7月17日，有人工智能“世界杯”之称之为的ImageNet大规模视觉辨识挑战赛（ILSVRC-2017）月告一段落。在本届大赛中，360人工智能团队最后勇夺冠军，并且创下了此前谷歌、微软公司、牛津大学等机构维持数年的世界纪录。 ImageNet大规模视觉辨识挑战赛被誉为计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑式的赛事。本届比赛共计更有了来自中美英等7个国家的25支顶尖人工智能团队参赛。赛事共计还包括物体定位（辨识）、物体检测、视频物体检测三大类任务。
7月17日，有人工智能“世界杯”之称之为的ImageNet大规模视觉辨识挑战赛（ILSVRC-2017）月告一段落。在本届大赛中，360人工智能团队最后勇夺冠军，并且创下了此前谷歌、微软公司、牛津大学等机构维持数年的世界纪录。
ImageNet大规模视觉辨识挑战赛被誉为计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑式的赛事。本届比赛共计更有了来自中美英等7个国家的25支顶尖人工智能团队参赛。赛事共计还包括物体定位（辨识）、物体检测、视频物体检测三大类任务。
最后，由360人工智能研究院与新加坡国立大学（NUS）构成的团队在“物体定位”任务的两个场景竞赛中均取得第一，同时在所有任务和场景中均获得了全球前三的骄人战绩。360人工智能研究院院长颜水成回应：“很高兴需要在ImageNet上获得佳绩，这也体现了360人工智能技术，特别是在视觉辨识方面的领先实力。
360非常重视人工智能在横向领域的发展，并将人工智能技术大力应用于到各类产品中。当下人工智能的发展无法瓦解明确业务，必须在横向领域去解决问题明确的问题，能落地的人工智能才是确实的人工智能。
”图1：用于训练数据展开分类+定位的模型训练物体定位（辨识）、物体检测、视频物体检测都是计算机视觉的核心领域，对于人工智能的发展意义根本性，有辽阔的应用于前景，比如人脸识别、无人驾驶、智能机器人等。在本届赛事中，“物体定位”任务共计还包括两大场景，即“用于训练数据展开训练”，与“用于额外训练数据展开训练”。在上述任务中，360与NUS团队合作明确提出的“DPN 双通道网络+基本单体”深度自学模型皆获得了低于的定位错误率，分别为0.062263和0.061941。
值得一提的是，谷歌、微软公司、牛津大学等仍然在此项任务中维持世界领先地位。此次，该项纪录最后被360与NUS团队顺利重写。
图2：用于额外训练数据展开分类+定位模型的训练计算机视觉辨识是人工智能领域的经典命题，长久以来仍然受到学术界和产业界的普遍注目。ImageNet不但是计算机视觉发展的最重要推动者，也是深度自学热潮的关键驱动力之一。
从 2010 年以来，ImageNet 每年都会举行一次全球性竞赛，即 ImageNet 大规模视觉辨识挑战赛。来自全球各国的顶级人工智能团队不会在赛事中互相对决，较量对物体和场景展开分类和检测的能力。这些团队既还包括谷歌、微软公司、Facebook等大型互联网公司，也还包括伯克利、牛津大学等世界顶级名校。整个赛事也沦为了各团队、巨头展出实力的竞技场。
任何成绩的获得都不是一蹴而就的，而是来自于长年的累积。颜水成回应，仍然以来 ，360人工智能研究院在计算机视觉领域持续投放研发。
在长时间的研究工作中，打造出了一支实力强劲的人工智能团队，对于计算机视觉领域有深刻印象的解读。安全性与智能是360当前两大重点。
360人工智能研究院遥相呼应世界领先的深度自学研发能力，发力视觉、语音、语义和大数据四个方向，向360涉及业务部门获取技术输入，并已完成人工智能涉及方向的完整技术累积和前沿探寻。目前，研究院的人工智能技术早已普遍应用于360的全系列产品中，还包括直播、智能硬件、搜寻和信息流等业务。未来，研究院将不会推展360在人工智能方面的技术构建突破性进展。
其中，视觉技术将更进一步提高，优化辨识物体、不道德等，并扩展到SLAM领域；语音分析将强化制备真实感，提升辨识准确度，逐步创建基于NLP语义的对话系统；大数据技术的提升将造就广告、精准引荐等。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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