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雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者按：在信息技術(shù)中，作為近年來快速發(fā)展地人工智能中一重要領(lǐng)域——圖像識別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于眾多應(yīng)用領(lǐng)域。隨著信息技術(shù)的日新月異，圖像識別技術(shù)也得到十分迅猛的發(fā)展。在這期間，研究人員與工程師們一直都在努力嘗試打破計算機視覺系統(tǒng)的邊界，然后將研究成果應(yīng)用到現(xiàn)實世界的問題中。
為此，我們 AI 研習(xí)社也嘗試將圖像識別聚焦于生活美食領(lǐng)域，希望通過一些食物識別的基礎(chǔ)識別挑戰(zhàn)賽，讓更多開發(fā)者受益于圖像識別技術(shù)的實踐。有關(guān)圖片識別及美食識別挑戰(zhàn)賽詳細(xì)內(nèi)容，雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者整理編輯如下。
《美食識別挑戰(zhàn)賽之「豆腐 VS 土豆」》
自移動互聯(lián)網(wǎng)慢慢滲透到我們大部分人的生活后，圖片這一附屬產(chǎn)物的數(shù)量也變得越來越大。據(jù) Instagram 官方曾報道，其社區(qū)內(nèi)每日上傳圖片目前能夠達(dá)到億量級。
這些圖片不僅能夠展示足夠大的信息量，并且可以不受語言地域限制擁有跨國界的更廣泛的受眾。如果能夠合理且正確的提取這些圖片內(nèi)包含的信息，我們將有機會更好的運用這些信息創(chuàng)造更美好的生活；這也就是圖片識別技術(shù)的意義之一。
因此，我們對于圖像識別的定義即為計算機對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)；但需要注意的是圖像識別主要需處理具有一定復(fù)雜性的信息，其處理技術(shù)并非隨意出現(xiàn)在計算機中。
這一技術(shù)的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段，即：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。從最初進(jìn)入我們生活的「人臉識別」APP；到之后與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合進(jìn)一步對圖像進(jìn)行分類處理；再到人工智能機器識別與交互的過程；我們可以看到圖像識別極具潛力的應(yīng)用前景。
圖像識別技術(shù)的過程大致與人相仿，該技術(shù)最終通過一些醫(yī)學(xué)研究人員的實踐，結(jié)合計算機程序?qū)ο嚓P(guān)內(nèi)容模擬并予以實現(xiàn)，主要分為 4 個步驟：
圖像預(yù)處理 主要指將聲音和光等信息通過傳感器向電信號轉(zhuǎn)換，即對識別對象的基本信息進(jìn)行獲取，并將其轉(zhuǎn)換為計算機可識別的信息；
圖像分割 主要是指把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟；
圖像識別系統(tǒng)圖
特征提取 它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬于一個圖像特征，具體而言，即識別圖像具有種類多樣的特點，特征抽取也被稱為獲取特征；
判斷匹配 基于一定的識別規(guī)則判斷得到特征的主要種類，最終得到對圖像內(nèi)容的識別結(jié)果。
我們將常見的圖像識別：人臉識別、虹膜識別、指紋識別等直接識別類；但其實包括：生物識別、物體與場景識別、視頻識別等內(nèi)容識別也屬于這個范疇。
場景識別示例
具體而言，生活中我們能見到會自動躲避障礙物的掃地機器人；通過一張圖片，我們可以搜同款物品完成網(wǎng)上購物；我們可以看到運用了自動駕駛技術(shù)的小轎車；工業(yè)生產(chǎn)中，也可以看到自動化檢測車間等，這些應(yīng)用都與圖片識別技術(shù)有關(guān)。
而回到我們賽題中的「美食識別」領(lǐng)域，圖片識別技術(shù)也會有極強的應(yīng)用空間。我們不僅可以直接利用該技術(shù)實現(xiàn)在就餐時，智能刷卡打菜；也可以將這一技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域相結(jié)合，對菜品出產(chǎn)時的新鮮度、可食用性、輕微碰傷等狀態(tài)進(jìn)行智能檢測。
將 AI 檢測運用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)
小到生活娛樂，大到社會生產(chǎn)，圖片識別技術(shù)大大提高了生活生產(chǎn)的效率，這也有力的說明了有效應(yīng)用圖像識別技術(shù)將使得社會與經(jīng)濟價值得到更好的發(fā)揮。
不僅如此，圖像識別還被視為計算視覺技術(shù)體系中的重要一環(huán)。一方面，它的發(fā)展將很大程度上決定人工智能領(lǐng)域的發(fā)展高度；另一方面，該技術(shù)的成長與完備也離不開人工智能網(wǎng)絡(luò)中更多數(shù)據(jù)的開放、更多基礎(chǔ)工具的開源以及高性能的 AI 計算芯片和優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法等的進(jìn)步。
將圖片識別技術(shù)運用于餐廳收費處
因此，圖像識別對于開發(fā)者而言，更是具有非同尋常的意義，這也是 AI 研習(xí)社強力推出圖像識別挑戰(zhàn)賽的初衷。
本次挑戰(zhàn)賽則是圍繞圖片識別技術(shù)展開，并將其聚焦于美食識別小的領(lǐng)域。通過對食物圖片中「豆腐」與「土豆」的判斷，從而得到正確的識別結(jié)果。
開始時間：2019-11-28 09:00:00
結(jié)束時間：2019-12-28 00:00:00
在本次挑戰(zhàn)賽期間，我們向大家免費開放了由天數(shù)智芯 SkydataLab AI 云平臺所提供的 GPU 資源。報名之后點擊頁面右側(cè)的「獲取免費云訓(xùn)練資源」，即可無償使用。
免費云訓(xùn)練資源說明
本次大賽一共設(shè)置了三種獎項，三種獎項互不沖突，而優(yōu)秀的選手可以直接一次性拿走全三項獎金哦！獎項包括：
參與獎(Participation Award)
金額：占總獎金的30%；
獲獎人數(shù)：所有人（每人僅能獲得一次參與獎）；
獲獎條件：提交結(jié)果大于標(biāo)準(zhǔn)分，標(biāo)準(zhǔn)分=50；
R為得分區(qū)間系數(shù)，R1（0.45）、R2（0.2）、R3（0.15）、R4（0.12）、R5（0.08）；
money為已經(jīng)發(fā)放的參與獎獎金；
突破獎(Prizes)
金額：占總獎金20%；
獲獎人數(shù)：所有人；
Pn-1求和表示已經(jīng)發(fā)放的突破獎獎金
Sn-Sn-1 表示本次得分和上次得分之差
特別提醒：越早提交，突破分?jǐn)?shù)越大，獎金越多
排名獎(Ranking Award)
金額：占總獎金50%；
獲獎人數(shù)：得分前5名
T為獎金時間系數(shù)，比賽上線第一周、一個月，T(周)=0.5，T(月)=0.5；
K為排名獎金分配系數(shù)，前5名分配系數(shù)分別為0.45、0.2、0.15、0.12、0.08；
本次比賽的唯一任務(wù)即：正確識別圖片中食物種類，識別出土豆則得到結(jié)果「1」，識別出豆腐則得到結(jié)果「0」。本次訓(xùn)練集為 7502 張，測試集為 1407 張，全部都經(jīng)過了人工篩選，可保證圖片均可有效識別。
數(shù)據(jù)集圖片示例
注：train.csv 文件是訓(xùn)練集的結(jié)果文件。1 是有土豆的，0 是有豆腐的。（其中，訓(xùn)練集和測試集 ID 都是從 0 開始）。
數(shù)據(jù)集地址：http://1t.click/bqUV
最終提交結(jié)果文件如下所示，其中，第一個字段位：樣本 ID，即圖片名（例如：1.jpg，那么 ID 是 1）；第二個字段：1 是有土豆的，0 是有豆腐的：
整個比賽的評審?fù)耆该骰?，我們將會對比選手提交的 csv 文件，確認(rèn)正確識別圖片數(shù)據(jù)，并按照如下公式計算得分，其中：
True：模型分類正確數(shù)量
Total ：測試集樣本總數(shù)量
我們也會在每日 24:00，將最新結(jié)果更新在官網(wǎng)排行榜上，你可以實時查看自己的排名情況。
更多信息，請點擊參賽地址查看：https://god.yanxishe.com/16
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