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首届“AI Challenger全球AI挑战赛”闭幕!5大冠军队伍名单公布,数据集永久开放

本文作者:杨文 2017-12-21 23:46
导语:AI Challenger全球AI挑战赛获奖队伍名单公布

雷锋网AI科技评论按:12月21日,由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。雷锋网记者也前往了颁奖典礼现场,进行了全程跟踪报道。

都有哪些参赛队伍获奖? 

大赛分为视觉和翻译两大类,共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支,其中场景分类参赛团队最多,达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个,图像中文描述1479个参赛队,机器翻译和同声传译参赛队分别为1204支和675支。最终每个赛道决出了各自的冠军,亚军、季军及优秀奖。

评分模式由排名榜单+现场答辩组成。在此之前,大赛采取了AB双集共同测试的模式,先开放数据集A集测试,后开放数据集B集测试。每双周评出周冠军,每个赛题中效果突出的团队按照最后的成绩榜单排名,最终选出今天的决赛名单。

答辩环节,根据选手的抽签顺序,先由团队代表上台进行25分钟的简报,随后团队所有成员要根据评委老师现场提出的问题进行答辩,最终评委组点评打分选出优胜队伍。

以下为获奖冠军团队:

首届“AI Challenger全球AI挑战赛”闭幕!5大冠军队伍名单公布,数据集永久开放

人体骨骼关键点检测竞赛获得冠军的团队,是李全全、王昌宝、王宇杰三位选手组成的Firefly战队。李全全毕业于香港中文大学,主要研究方向是通用物体检测、人体关键点检测和模型加速相关算法。王昌宝来自北京航空航天大学,研究方向是物体检测,他曾多次参加过国际AI类大赛,如MSCOCO、ACM-ICPC并获得不俗成绩。王宇杰同样也来自北京航空航天大学,主要做计算机视觉方面的研究,同时也对物体检测,行人再识别,人体关键点检测感兴趣。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

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图像中文描述竞赛的冠军获得者是来自清华大学计算机系的余年革。他本科毕业于北京航空航天大学软件学院,目前在清华大学人智所从事基于深度学习的多模态相关的研究工作。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

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场景分类竞赛的冠军由帅靖雯、张顺丰、蒋尚达三人获得,三位选手均来自电子科技大学。帅靖雯个人主要研究方向是自然场景字符检测;张顺丰的专业是信号与信息处理方向,主要研究深度学习,人脸识别。蒋尚达专业同样是信号与信息处理方向,主要研究活体检测。该赛道的冠军奖励金额是10万人民币。 

中机器文本翻译竞赛的冠军,由李晓普、闵可锐、宋洪伟三位选手组成的战队“CM”获得,三位选手均来自猎豹移动。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

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英中机器同声传译竞赛的冠军团队由董倩倩、张晓伟、王峰三人组成,他们均来自中科院自动化所。指导老师是中科院自动化所所长徐波教授,同时徐波教授也担任国际中文口语信息处理学会主席。赛手董倩倩主要研究方向是机器翻译,口语标准化(自动加标点,口语顺滑等),王峰主要研究方向是机器翻译,人机交互方面的理论和系统。张晓伟从2015年下半年开始做机器翻译,随后一直专注于机器翻译领域相关技术。该赛道的冠军奖励金额是40万人民币。 

首届“AI Challenger全球AI挑战赛”闭幕!5大冠军队伍名单公布,数据集永久开放

与此同时,各赛道的亚军、季军及优秀奖也同时决出,并分享了数额不等的奖金。 颁奖典礼现场,三家主办方代表,创新工场董事长兼CEO、创新工场人工智能工程院院长李开复,搜狗CEO王小川,今日头条顾问、技术战略研究院院长张宏江,以及大赛评委林德康、赵铁军等人为获奖团队颁奖。获奖团队合计分享了超过200万人民币的奖金。       

AI Challenger 的未来规划

最后,本次大赛执委、创新工场人工智能工程院副院长王咏刚对大赛进行了总结,并对赛事接下来的发展提出了具体规划。

首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”开放了百万量级的计算机视觉数据集、千万量级的机器翻译数据集,包括:超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体骨骼关键点标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据。这是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。需要强调的是,除了比赛期间,这些数据集依然对外开放下载(后期可能有注册流程)。AI Challenger 并不仅仅是一个赛事,它是集数据分享,人才竞技的综合性平台。希望未来学术界都能用到这些数据集,让它变得越来越权威。

他说道,虽然本届“AI Challenger全球AI挑战赛”的参赛选手还是以国内为主,但是希望在2018年,AI Challenger能吸引更多国际、国内的高水平参赛团队,并建立算法、代码、论文、数据、比赛的分享和交流平台。三家主办方在未来还会建设更多、更贴近前沿科技需要的数据集,设计更高水准、更加多样化的比赛形式,同时也会围绕数据集和竞赛平台展开算法和技术培训;平台会参加或主办相关的学术会议和技术论,加强多方合作,希望政府、企业、研究机构等积极参与。

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