【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))三地同時召開，四十多支優(yōu)秀團隊展示了他們基于百度EasyDL定制化訓(xùn)練平臺打造的創(chuàng)新項目。百度希望通過比賽的形式，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)場景中的迅速落地。

EasyDL：低門檻、高準(zhǔn)確度的定制化訓(xùn)練平臺

EasyDL是百度基于PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)的定制化訓(xùn)練平臺，DL是Deep Learning的縮寫，這對AI從業(yè)者來說不陌生。在DL之前冠上Easy，不難看出EasyDL平臺的初衷：低門檻使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

[[250315]]

百度AI技術(shù)平臺體系執(zhí)行總監(jiān)吳甜介紹，目前百度EasyDL平臺低門檻、高準(zhǔn)確度的特色優(yōu)勢被迅速應(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)等多個行業(yè)中，已有超過1萬用戶創(chuàng)建的17000多個模型，其中植物病蟲害識別、電網(wǎng)輸電線安全巡檢、運輸船狀態(tài)檢測、細(xì)胞病變識別等案例已經(jīng)成功落地。

AI技術(shù)與行業(yè)場景融合 優(yōu)秀識別模型突出重圍

據(jù)悉，百度大腦行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽是國內(nèi)***深度學(xué)習(xí)結(jié)合行業(yè)場景需求的賽事，自10月10日開賽至今一個多月的時間里，吸引了500多支來自全國各地的選手和團隊參賽，參賽者大多數(shù)都不是專業(yè)的工程師，卻能在一個月時間里完成AI模型訓(xùn)練，并且得到高精度的識別效果，這在過去幾年是很難想象的。經(jīng)過大賽組委會的篩選，成功晉級決賽的團隊共有五十余支。

[[250316]]

最終，華北賽區(qū)蘇華雨選手針對零售場景設(shè)計的美妝產(chǎn)品識別模型，華南賽區(qū)羅國婷、張智慧團隊針對醫(yī)療場景設(shè)計的氣胸危及早報模型，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。二、三等獎的創(chuàng)新項目覆蓋了音樂、餐飲、企業(yè)服務(wù)、農(nóng)業(yè)等眾多行業(yè)的細(xì)分場景。

華北賽區(qū)一等獎獲得者蘇華雨的美妝產(chǎn)品識別模型，可以教你一秒識別口紅號色。模型的實現(xiàn)步驟也很容易理解：對紅、橘、粉三個模型在后臺進(jìn)行三個色系的分類，訓(xùn)練并完成模型上線，消費者拍攝自己想購買的口紅顏色，上傳圖片后系統(tǒng)即可根據(jù)智能分類識別這款口紅的顏色。

美妝產(chǎn)品識別模型既可以幫助剛剛開始學(xué)美妝的小白姑娘，也可以給那些要買口紅贈送佳人的男士提供一些幫助，超實用的應(yīng)用場景收獲現(xiàn)場評委和觀眾的一致好評，獲得一等獎也在意料之中。

來自鐵路一線的車輛檢修員侯樹鵬利用百度EasyDL設(shè)計的餐廳一次性餐具智能分揀清洗消毒系統(tǒng)，對碗、杯、勺等餐具的智能識別準(zhǔn)確率超過80%，可以極大降低人工篩選工作，未來考慮通過制作成App或小程序來進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn)。這個創(chuàng)新項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。

華北賽區(qū)的門珍珍通過EasyDL平臺設(shè)計的橋梁裂縫監(jiān)測模型，能夠及時對橋梁風(fēng)險系數(shù)、橋梁維護(hù)、出行道路規(guī)劃、抗險救災(zāi)進(jìn)行監(jiān)測評估，不僅有效節(jié)約了人力檢修成本，還關(guān)系到數(shù)以萬計乘客及司機的生命財產(chǎn)安全。該項目獲得本次挑戰(zhàn)賽的三等獎。

值得一提的是，這些獲獎項目并非全部由懂技術(shù)的工程師開發(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)域的痛點和需求，有了這樣一個低門檻的AI訓(xùn)練平臺，通過自己積累的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)來源，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際的AI產(chǎn)品，其質(zhì)量和場景貼合度的優(yōu)勢也將凸顯出來。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)的真實洞察，并著眼于問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，還將有更多貼合場景化需求的AI模型如雨后春筍般在EasyDL平臺生根發(fā)芽，推進(jìn)AI技術(shù)在各行業(yè)場景中迅速落地。

附：

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

華北賽區(qū)

一等獎：蘇華雨——《美妝產(chǎn)品識別》

二等獎：侯樹鵬——《分揀消毒餐具》、林虎——《音樂純音樂分類》

三等獎：劉翊君/張梓銳——《小麥病癥識別》、門珍珍——《橋梁裂縫訓(xùn)練模型》、萬眾偉/江競捷——《共享單車損壞識別》

華中賽區(qū)

一等獎：韓太軍——《植物小能手》

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

三等獎：陳靜靜/陳婕/薛艷飛——《微表情識別》、鄔家晟——《金相顯微識別模型》、代笑含——《手語識別模型》

華南賽區(qū)

一等獎：羅國婷/張智慧——《氣胸危及早報》

二等獎：楊虎錚/曾暢安——《水果與樹葉病變檢測》、張金元——《電銷》

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

備注：一等獎為2萬元現(xiàn)金獎金+6.6W百度云存儲虛擬資源、二等獎為1.5萬元現(xiàn)金獎金、三等獎為8千元現(xiàn)金獎金，以上均為稅后獎金金額。

【51CTO原創(chuàng)稿件，合作站點轉(zhuǎn)載請注明原文作者和出處為51CTO.com】