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阿里达摩院大幅提升AI学习效率,世界级AI挑战赛再获三项冠军

过去,AI走向落地需要大量样本数据进行训练。记者获知,阿里达摩院AI团队正在解决这一难题。在即将落幕的人工智能顶会ECCV 2020上,达摩院AI团队获三项全球挑战赛冠军,并对外展示全新算法方案,在训练集规模缩减到十五分之一,长尾类目最少仅出现6次的情况下,依然保证了AI训练结果的准确性,该研究成果将大幅降低AI数据标注成本。

阿里达摩院大幅提升AI学习效率,世界级AI挑战赛再获三项冠军

ECCV全称欧洲计算机视觉国际会议,每两年举办一次,是计算机视觉三大顶级会议之一。在ECCV 2020上,AI挑战赛Visual Inductive Priors备受关注,该比赛今年第一次举办,因提供训练样本数很少、类目分布极不均衡,堪称“AI界极限挑战”。比赛旨在鼓励业界提升AI神经网络学习效率,降低传统数据标注成本及计算能耗。

在该挑战赛分割赛道上,比赛数据MiniCity基于经典城市数据集Cityscape抽取,仅含200张样本图片,包含19个类别,最头部类目“道路”包含像素数为最尾部类目“电车”427倍,“电车”类目总共仅出现6次,且多次在复杂环境中被遮挡或难以辨别。比赛要求参赛团队在4个月内,从零完成对深度神经网络的训练,测试时要求识别100张1024*2048图片中每一个像素对应类目。达摩院AI团队融合对长尾类目多级cutmix的数据增强算法、层次多尺度注意力机制及层次级联解码结构,在2周内完成任务,识别成绩排名世界第一,超出基准线50%以上。

阿里达摩院大幅提升AI学习效率,世界级AI挑战赛再获三项冠军

△长尾类目“电车”在比赛数据集中仅出现6次,且多次被遮挡或难以辨别

达摩院视觉AI团队专家陈伟涛表示,新技术方案能大幅提升AI学习小样本数据的效果,在视觉领域有广阔的普适性应用前景。目前,该技术已应用到阿里遥感AI项目中,解决了识别水利设施变化、海岸线变化等特定复杂场景时图像样本过少的难题。

在ECCV 2020上,达摩院还获得了混合虚拟与真实数据样本的VISDA挑战赛、多目标追踪领域TAO挑战赛冠军。

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