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雪浪天池AI挑战赛圆满落幕AI赋能布匹疵点检测成业界共识

作者:亚傅体育 时间:2021-05-21 01:00
本文摘要:中国生产2025战略创造了政府领导、企业主导的良好模式。目前,随着智能技术的发展,世界制造业再次发生了令人印象深刻的变化。特别是近两年来,纺织业以智能生产为焦点构成试验项目,利润显着。此次雪浪生产AI挑战比赛和视觉计算辅助良品检查天池大会是围绕纺布表面缺陷检查这一纺织行业品质管理的重要环节。 图表显示,运动员对数据开展算法的优化对于生产企业来说,纺布表面缺陷检查在生产上非常消耗人才,主要是人工检查速度慢,劳动强度大,不受主观因素影响,缺乏一致性。

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中国生产2025战略创造了政府领导、企业主导的良好模式。目前,随着智能技术的发展,世界制造业再次发生了令人印象深刻的变化。特别是近两年来,纺织业以智能生产为焦点构成试验项目,利润显着。此次雪浪生产AI挑战比赛和视觉计算辅助良品检查天池大会是围绕纺布表面缺陷检查这一纺织行业品质管理的重要环节。

图表显示,运动员对数据开展算法的优化对于生产企业来说,纺布表面缺陷检查在生产上非常消耗人才,主要是人工检查速度慢,劳动强度大,不受主观因素影响,缺乏一致性。随着人工智能技术的慢慢发展,更好的人把目光投向了计算机视觉技术,希望人工智能和计算机视觉技术应用于一起,改变传统纺织行业的生产模式。但实质上,纺织缺陷具有种类多、原因多、形态多样、易识别等特性,迄今为止业界还没有出现成熟期的方案。这个痛点也给江苏日光集团和蚂蚁云带来了合作的契机,双方发售了业界首个符合实际质量检查标准和机械学习拒绝的大规模高质量布匹缺陷数据集,该数据集包括纺织业素色布的各种最重要缺陷,包括完整的图像数据和缺陷标记数据两个部分。

结合阿里云天池平台,这些数据在天池的世界一流科学家中拥有20万人以上,为提高生产力带来了更多新的探索和变化。算法优化使AI不知道工业生产在这个平台上,很多优秀的解决方案和技术方案和技术创新点不断出现在比赛现场。例如,利用困难的样品平衡采样战略来解决问题的缺陷,利用随机掩模来解决小样品的问题,利用多尺度的变化来适应环境各种形态的缺陷。

融合ResNet和Xception等多种主流图像识别网络,以及模特征优和模特融合技术,运动员们开发的算法对罕见十几种缺陷的检测率达到90%。比赛不仅尊重缺陷检查,还关注缺陷的分类。基于细致显示的缺陷信息,比赛中产量正确的缺陷识别技术方案为以前更多的纺布类型和更多的缺陷类型进行了可行性检查。

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图为:大会审查员在评论环节作为本次大会审查员,浙江大学计算机学院教授、博士生指导者李玺作出反应,运动员们的议案一方面表现出各自的启发和智慧,另一方面,天池平台已经成为数据众智、众创的第一平台,所有参加者都有机会利用其设计的算法解决各种工业实践中的问题和社会问题。阿里巴巴达摩院的老算法专家李浩回答说,工业生产产生了大量的数据,天池比赛使对数据抱有梦想的人满员,使AI的应用更加南北落地,他希望参加选手们以这次比赛为契机,然后深入研究,取得更好的成果。挑战AI成为新风尚算法的科学家与一般的AI比赛不同,雪浪生产AI挑战比赛和视觉计算辅助良品检查天池比赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段,时间跨度为2个半月。

与创造性项目不存在的技术门槛相比,本次大会更加重视细分领域的AI应用于解决方案,即充满纺织领域。从运动员方案的重点来看,天池平台的数据和算法也得到了更普遍有效的运用。比赛的空战气氛非常强烈,运动员们精彩的算法翻译和思维推论,让参加者看到了技术革新纺织生产的潜力。

阿里云为参加团队获得机器学习PAI平台,复赛团队可以由申请人使用,但获奖决赛的参加团队方案必须包括深度自学作为主要算法。选择决赛,拒绝更严格:组委会拒绝获奖选手提交代码审查,不能识别只有人工显示而没有算法贡献的队伍。图为:此次大会奖项的设定,从现场来看,大会设施政策中,大会组委为获奖项目计划获得高额奖金:第一选手获得20万现金大奖,第二和第三分别获得10万和5万现金大奖。

图为媒体采访选手在比赛的采访中,选手告诉他大数据和AI成为人们生活的基础设施,企业在利用机器学习、AI技术的过程中特别注重实际操作性,改善技术生活,AI给企业生产带来利益。蚂蚁云天池平台提供了这种可能性,使AI更加附近的工业和附近的生活。一些运动员在参加比赛期间对算法的优化和模型的改良作出了很大的反应,使个人思维方式进行了很大的磨练,获得了很多利益。

图表显示,比赛选手和嘉宾的照片由主办方说明,下一阶段的雪浪生产AI挑战比赛以后的工业为主题,远远适应国际化、规模化、普及化,然后参加国内外高中和企业事业单位。可以看出,智能生产正在升级,人工智能和算法将给世界带来更多变化。

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