【51CTO.com原創(chuàng)稿件】11月17日，百度大腦行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽總決賽在北京(華北賽區(qū))、深圳(華南賽區(qū))、蘇州(華中賽區(qū))三地同時(shí)召開(kāi)，四十多支優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)展示了他們基于百度EasyDL定制化訓(xùn)練平臺(tái)打造的創(chuàng)新項(xiàng)目。百度希望通過(guò)比賽的形式，吸引更多行業(yè)人群參與到人工智能的應(yīng)用實(shí)踐中，共同探索和拓展AI的應(yīng)用路徑，推進(jìn)AI在各行業(yè)場(chǎng)景中的迅速落地。

EasyDL：低門(mén)檻、高準(zhǔn)確度的定制化訓(xùn)練平臺(tái)

EasyDL是百度基于PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)的定制化訓(xùn)練平臺(tái)，DL是Deep Learning的縮寫(xiě)，這對(duì)AI從業(yè)者來(lái)說(shuō)不陌生。在DL之前冠上Easy，不難看出EasyDL平臺(tái)的初衷：低門(mén)檻使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

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百度AI技術(shù)平臺(tái)體系執(zhí)行總監(jiān)吳甜介紹，目前百度EasyDL平臺(tái)低門(mén)檻、高準(zhǔn)確度的特色優(yōu)勢(shì)被迅速應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)、零售、醫(yī)療、安防、工業(yè)質(zhì)檢、農(nóng)業(yè)、藝術(shù)等多個(gè)行業(yè)中，已有超過(guò)1萬(wàn)用戶(hù)創(chuàng)建的17000多個(gè)模型，其中植物病蟲(chóng)害識(shí)別、電網(wǎng)輸電線安全巡檢、運(yùn)輸船狀態(tài)檢測(cè)、細(xì)胞病變識(shí)別等案例已經(jīng)成功落地。

AI技術(shù)與行業(yè)場(chǎng)景融合 優(yōu)秀識(shí)別模型突出重圍

據(jù)悉，百度大腦行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽是國(guó)內(nèi)***深度學(xué)習(xí)結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景需求的賽事，自10月10日開(kāi)賽至今一個(gè)多月的時(shí)間里，吸引了500多支來(lái)自全國(guó)各地的選手和團(tuán)隊(duì)參賽，參賽者大多數(shù)都不是專(zhuān)業(yè)的工程師，卻能在一個(gè)月時(shí)間里完成AI模型訓(xùn)練，并且得到高精度的識(shí)別效果，這在過(guò)去幾年是很難想象的。經(jīng)過(guò)大賽組委會(huì)的篩選，成功晉級(jí)決賽的團(tuán)隊(duì)共有五十余支。

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最終，華北賽區(qū)蘇華雨選手針對(duì)零售場(chǎng)景設(shè)計(jì)的美妝產(chǎn)品識(shí)別模型，華南賽區(qū)羅國(guó)婷、張智慧團(tuán)隊(duì)針對(duì)醫(yī)療場(chǎng)景設(shè)計(jì)的氣胸危及早報(bào)模型，華中賽區(qū)韓太軍選手的植物小能手模型，奪得本次百度大腦行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽的一等獎(jiǎng)。二、三等獎(jiǎng)的創(chuàng)新項(xiàng)目覆蓋了音樂(lè)、餐飲、企業(yè)服務(wù)、農(nóng)業(yè)等眾多行業(yè)的細(xì)分場(chǎng)景。

華北賽區(qū)一等獎(jiǎng)獲得者蘇華雨的美妝產(chǎn)品識(shí)別模型，可以教你一秒識(shí)別口紅號(hào)色。模型的實(shí)現(xiàn)步驟也很容易理解：對(duì)紅、橘、粉三個(gè)模型在后臺(tái)進(jìn)行三個(gè)色系的分類(lèi)，訓(xùn)練并完成模型上線，消費(fèi)者拍攝自己想購(gòu)買(mǎi)的口紅顏色，上傳圖片后系統(tǒng)即可根據(jù)智能分類(lèi)識(shí)別這款口紅的顏色。

美妝產(chǎn)品識(shí)別模型既可以幫助剛剛開(kāi)始學(xué)美妝的小白姑娘，也可以給那些要買(mǎi)口紅贈(zèng)送佳人的男士提供一些幫助，超實(shí)用的應(yīng)用場(chǎng)景收獲現(xiàn)場(chǎng)評(píng)委和觀眾的一致好評(píng)，獲得一等獎(jiǎng)也在意料之中。

來(lái)自鐵路一線的車(chē)輛檢修員侯樹(shù)鵬利用百度EasyDL設(shè)計(jì)的餐廳一次性餐具智能分揀清洗消毒系統(tǒng)，對(duì)碗、杯、勺等餐具的智能識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)80%，可以極大降低人工篩選工作，未來(lái)考慮通過(guò)制作成App或小程序來(lái)進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn)。這個(gè)創(chuàng)新項(xiàng)目最終獲得百度大腦行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽二等獎(jiǎng)。

華北賽區(qū)的門(mén)珍珍通過(guò)EasyDL平臺(tái)設(shè)計(jì)的橋梁裂縫監(jiān)測(cè)模型，能夠及時(shí)對(duì)橋梁風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、橋梁維護(hù)、出行道路規(guī)劃、抗險(xiǎn)救災(zāi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)評(píng)估，不僅有效節(jié)約了人力檢修成本，還關(guān)系到數(shù)以萬(wàn)計(jì)乘客及司機(jī)的生命財(cái)產(chǎn)安全。該項(xiàng)目獲得本次挑戰(zhàn)賽的三等獎(jiǎng)。

值得一提的是，這些獲獎(jiǎng)項(xiàng)目并非全部由懂技術(shù)的工程師開(kāi)發(fā)，還有一大部分是在各行業(yè)領(lǐng)域深耕的業(yè)內(nèi)人士，他們最懂各自領(lǐng)域的痛點(diǎn)和需求，有了這樣一個(gè)低門(mén)檻的AI訓(xùn)練平臺(tái)，通過(guò)自己積累的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)來(lái)源，進(jìn)行訓(xùn)練，即可輕易得到一款定制化的AI模型。

這些模型一旦落地做成實(shí)際的AI產(chǎn)品，其質(zhì)量和場(chǎng)景貼合度的優(yōu)勢(shì)也將凸顯出來(lái)。這也恰恰應(yīng)了本屆大賽的主旨目標(biāo)，那就是挖掘不同行業(yè)的真實(shí)洞察，并著眼于問(wèn)題解決及可行性行業(yè)解決方案的形成，為人工智能技術(shù)賦能行業(yè)培植更多的力量。相信本次大賽結(jié)束后，還將有更多貼合場(chǎng)景化需求的AI模型如雨后春筍般在EasyDL平臺(tái)生根發(fā)芽，推進(jìn)AI技術(shù)在各行業(yè)場(chǎng)景中迅速落地。

附：

EasyDL行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽獲獎(jiǎng)公示

華北賽區(qū)

一等獎(jiǎng)：蘇華雨——《美妝產(chǎn)品識(shí)別》

二等獎(jiǎng)：侯樹(shù)鵬——《分揀消毒餐具》、林虎——《音樂(lè)純音樂(lè)分類(lèi)》

三等獎(jiǎng)：劉翊君/張梓銳——《小麥病癥識(shí)別》、門(mén)珍珍——《橋梁裂縫訓(xùn)練模型》、萬(wàn)眾偉/江競(jìng)捷——《共享單車(chē)損壞識(shí)別》

華中賽區(qū)

一等獎(jiǎng)：韓太軍——《植物小能手》

二等獎(jiǎng)：劉志剛/林曉飛/余青——《企業(yè)資料分類(lèi)模型》、秦若然——《王者榮耀識(shí)別》

三等獎(jiǎng)：陳靜靜/陳婕/薛艷飛——《微表情識(shí)別》、鄔家晟——《金相顯微識(shí)別模型》、代笑含——《手語(yǔ)識(shí)別模型》

華南賽區(qū)

一等獎(jiǎng)：羅國(guó)婷/張智慧——《氣胸危及早報(bào)》

二等獎(jiǎng)：楊虎錚/曾暢安——《水果與樹(shù)葉病變檢測(cè)》、張金元——《電銷(xiāo)》

三等獎(jiǎng)：范偉亞/石教昆——《FICO》、王小多/周機(jī)靈——《智能VideoAd》、張佳意——《人體疲勞臉部預(yù)警識(shí)別》

備注：一等獎(jiǎng)為2萬(wàn)元現(xiàn)金獎(jiǎng)金+6.6W百度云存儲(chǔ)虛擬資源、二等獎(jiǎng)為1.5萬(wàn)元現(xiàn)金獎(jiǎng)金、三等獎(jiǎng)為8千元現(xiàn)金獎(jiǎng)金，以上均為稅后獎(jiǎng)金金額。

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