近日，在國際計算機視覺競賽Pascal VOC挑戰(zhàn)賽（Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning）的目標檢測comp3 賽道上，平安科技Occam自動化機器學習團隊在21項評測指標表現(xiàn)優(yōu)異情況下，獲得世界最好成績，超越眾多國內(nèi)外知名人工智能企業(yè)和高校人工智能實驗室，以86.5%mAP的綜合得分獲得大賽冠軍。

【Occam團隊再度領跑國際競賽】

Pascal VOC 挑戰(zhàn)賽是視覺對象分類識別和檢測的權威測試比賽，其中 VOC2012 comp3賽道作為評估目標檢測算法性能的重要標桿，其數(shù)據(jù)量小且不平衡，識別難度較大，吸引了包括阿里巴巴圖靈實驗室、百度、騰訊、英特爾、清華大學以及微軟研究院在內(nèi)的國內(nèi)外多個科技巨頭和頂尖研究機構的參與，可以說是Pascal VOC 挑戰(zhàn)賽中競爭激烈，也是極能夠反映模型檢測性能的一條賽道。

圖1：Pascal VOC2012 comp3賽道參賽系統(tǒng)信息

（紅框為平安科技聯(lián)邦學習Occam團隊）

在comp3賽道的最新榜單上，平安Occam自動化機器學習團隊自研的 NAS-YoLo目標檢測算法以 86.5%mAP的綜合得分在60個參賽隊伍拔得頭籌，并且在所有21項的評測指標中，霸占了 18 項指標的排名第一，彰顯全方位的技術領先。

圖2：Pascal VOC2012 comp3賽道參賽成績排名

（紅框為平安科技聯(lián)邦學習Occam團隊）

【創(chuàng)造性方案高效提升目標檢測能力】

目標檢測是圖像領域三大基本任務之一，要求算法在給定圖像中精確定位物體的位置并標注出被定位物體的類別。其難點在于，圖像中的目標大小、位置、姿態(tài)等不確定，同一圖像中可能有多個目標。而在 Pascal VOC 的數(shù)據(jù)集中，由于目標種類場景繁多、數(shù)據(jù)集較小，其算法識別難度更高。

為了解決上述問題，平安科技Occam團隊基于在自動化機器學習和深度學習的深厚知識累積，創(chuàng)造性地提出了NAS-YoLo目標檢測模型，將YoLo模型引入了自動數(shù)據(jù)增強和神經(jīng)體系結(jié)構搜索（NAS），大幅度提高了該目標檢測模型的檢測精度。該模型通過使用自動數(shù)據(jù)增強方法為不同分布的數(shù)據(jù)集挑選出各自適應的數(shù)據(jù)增強策略，破解數(shù)據(jù)集較小、不易提升表現(xiàn)的問題。配合加入基于超網(wǎng)絡的神經(jīng)架構搜索，該方案基于分治法的并行分布式策略來加快搜索進程，以降低搜索耗時及難度。為了提升準確率，團隊還進一步融合了基于SMBO的自動調(diào)參方法為NAS-YoLo來生成最佳超參組合，實現(xiàn)在目標檢測領域的重大突破，超越眾多頂尖團隊摘得賽事第一。

【屢獲殊榮 Occam平臺助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展】

此次冠軍模型背后的Occam奧卡姆自動化機器學習平臺，是平安科技研發(fā)的面向開發(fā)者和大眾用戶，為深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理、大規(guī)模分布式模型訓練、自動化模型生成及具有一鍵生成部署能力的AI算法平臺。致力于以更少的人工參與、更低的計算成本、更高精度的模型和更短的開發(fā)周期為核心目標，Occam平臺匯集了流程自動化、自動數(shù)據(jù)增強、分布式加速、自動模型壓縮、自動調(diào)參、自動搭建網(wǎng)絡六大機器學習尖端技術，協(xié)同全面開放的圖像、語音、文本多種前沿算法套件庫以及NAS-YoLo在內(nèi)的多個冠軍模型等上百種AI共享資源，Occam平臺在為開發(fā)者們帶來高效便捷的開發(fā)體驗的同時，也充分體現(xiàn)了平臺作為超強AI算法引擎，致力于借助高性能算法，用更先進、更科學的技術助力實業(yè)發(fā)展，為各領域的發(fā)展創(chuàng)造更大價值的長遠目標。

迄今為止， Occam平臺已經(jīng)斬獲7個國際競賽總冠軍，23篇國際學術會議論文，446項專利， 并且榮譽8項金融科技獎項，猶如一顆深水炸彈，以超群絕倫的硬實力引爆人工智能領域，助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

目前，Occam平臺已經(jīng)在語音、聲紋、人臉、OCR、NLP、醫(yī)療影像等領域服務了數(shù)十個研究團隊，廣泛推動AI技術在平安集團旗下產(chǎn)險、壽險、銀行、普惠等專業(yè)公司的業(yè)務賦能。其中基于Occam平臺迭代訓練的坐席機器人上線平安集團的逾千個場景，賦能11家專業(yè)公司，節(jié)約年化成本超10億元。

【團隊介紹】

平安科技聯(lián)邦學習部門Occam自動化機器學習團隊，由平安集團首席科學家肖京博士指導，平安科技副總工程師王健宗博士帶領，匯集了來自國內(nèi)外頂尖院校畢業(yè)的碩博人才，致力于推動自動化機器學習領域的生態(tài)發(fā)展。團隊將行業(yè)應用與前沿AI技術進行深度、自動化融合，打破傳統(tǒng)AI訓練存在的"模型差"、"調(diào)參難"、"訓練慢"等技術難點，一鍵開啟人工智能訓練便捷新時代。