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喜報Ⅱ | 英碼科技榮獲首屆粵港澳大灣區(qū) (黃埔) 國際算法算例大賽競賽制三等獎

英碼科技 ? 來源:英碼科技 ? 作者:英碼科技 ? 2022-12-13 16:35 ? 次閱讀
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近日,由廣州市黃埔區(qū)政府委托,琶洲實驗室(黃埔)主辦的首屆粵港澳大灣區(qū) (黃埔) 國際算法算例大賽答辯圓滿結(jié)束,經(jīng)過多番爭鋒對決,英碼科技攜賽題《遙感圖像目標(biāo)檢測》順利挺進(jìn)決賽,并榮獲三等獎!

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數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,算法作為一種戰(zhàn)略性科技要素,已成為推進(jìn)數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟(jì)深度融合的核心支撐。為發(fā)揮國家實驗室作用,推動粵港澳大灣區(qū)大數(shù)據(jù)與人工智能算法生態(tài)體系建設(shè),琶洲實驗室 (黃埔) 受廣州市黃埔區(qū)政府委托,自2022年起創(chuàng)辦《粵港澳大灣區(qū) (黃埔) 國際算法算例大賽》,旨在打造大灣區(qū)首個以算法為主體的國際型競賽,以此推動原始創(chuàng)新,并帶動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

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大賽分兩種賽道進(jìn)行,包括擂臺制和競賽制,英碼科技參與的賽道為競賽制;競賽制賽道瞄準(zhǔn)行業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的共性關(guān)鍵技術(shù),聚焦智慧城市、智慧健康、智能制造、智慧金融等行業(yè)領(lǐng)域,開發(fā)優(yōu)質(zhì)算法,以人工智能技術(shù)作為推動力,實現(xiàn)革命性的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新;賽題由各領(lǐng)域國內(nèi)的頭部企業(yè)針對其發(fā)展的行業(yè)共性的“卡脖子”難題定義任務(wù),并提供真實場景數(shù)據(jù),面向全球匯聚大數(shù)據(jù)與人工智能高精尖技術(shù),招攬人工智能算法高端人才、遴選優(yōu)質(zhì)算法。

遙感圖像檢測在災(zāi)害防控、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測和國土安全等領(lǐng)域有著重要作用。然而,遙感圖像具有物體尺度差異較大、物體分布較密集、圖像分辨率高、旋轉(zhuǎn)變化大等特點,因此,針對圖像目標(biāo)的特點,英碼科技研發(fā)團(tuán)隊精心設(shè)計了專用的遙感檢測算法和模型,對樣本數(shù)據(jù)采取多種數(shù)據(jù)增強方式,通過數(shù)據(jù)過采樣解決類別不平衡的問題,在模型的選擇下,采取輕量化方案(ResNet50、Swin Transformer v2 Tiny + FPN),在保證效果的前提下提升速度,提高模型的實用性。

英碼科技設(shè)計的遙感圖像目標(biāo)檢測算法模型具有以下兩大特點:

1、錨點優(yōu)化方面,提出改進(jìn)的Anchor聚類和遺傳變異方法使生成的anchor更符合數(shù)據(jù)分布,具有對稱分布的同時而不偏置樣本多的類別,使模型更容易訓(xùn)練,得到更好的檢測效果;

2、結(jié)果融合方面,首創(chuàng)WRBF多模型結(jié)果融合方法,能夠減少誤檢情況,更好融合多尺度、旋轉(zhuǎn)增強和多模型的檢測結(jié)果。

廣州英碼信息科技有限公司成立于2006年,以“感知萬物、智算賦能”為核心理念,提供行之有效的一站式AIoT產(chǎn)品服務(wù),以自動化生產(chǎn)方式實現(xiàn)AI算法的訓(xùn)練、部署和迭代,構(gòu)建無所不及的智能世界。

英碼科技面向智慧城市、智慧交通、智慧園區(qū)等行業(yè)/場景應(yīng)用提供軟件定義智能攝像機(jī)、智能邊緣工作站、智能服務(wù)器、智能感知終端等最具競爭力的“感知萬物”和“端邊云”協(xié)同產(chǎn)品與解決方案,賦能千行百業(yè)數(shù)字化/智能化轉(zhuǎn)型,創(chuàng)新驅(qū)動新的商業(yè)空間。

這是英碼科技第一次參加算法類賽事,比賽獲獎不僅是長期注重技術(shù)創(chuàng)新和積累的成果體現(xiàn),同時也激勵了公司不斷攻堅人工智能領(lǐng)域共性關(guān)鍵技術(shù),持續(xù)提出更好的模型輕量化實踐方案,提高算法效率效果以及算力的利用率,為實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新貢獻(xiàn)力量!

審核編輯黃昊宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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