上海
6月19日，全球计算机视觉三大顶级会议之一CVPR 2022在美国路易斯安那州新奥尔良的Ernest N. Moral会议中心隆重举行。大会公布了在Kaggle上举办的CVPR 2022 Sorghum - 100 Cultivar Identification - FGVC 9（高粱玉米品种鉴定细粒度图像分类）挑战赛的最终结果。
深兰科技DeepBlueAI团队在200多支参赛队伍中脱颖而出，以0.965的全场最高分摘得冠军，在全球同行面前展现了中国AI企业的雄厚实力。这已是自2019年DeepBlueAI团队首次参加CVPR以来连续第4年夺冠。
CVPR的全称是“IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）”。作为全球范围内计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，CVPR每年都吸引大量顶尖企业、研究机构、高校等参与其中，成为全球AI领域研究团队展现自身科创实力以及检验团队基础研究成果的试金石。因此，CVPR也一直被誉为计算机视觉领域的“奥斯卡”。
DeepBlueAI团队至今已在各类AI领域国际比赛中获得了40多项冠军，其中在CVPR、ECCV、ICCV这三大计算机视觉领域顶级赛事中获得了近20项冠军，这不仅意味着深兰科技在计算机视觉和图像识别技术领域的科研实力得到了国际上相关业内和学术界的广泛认可，更标志着深兰科技在AI视觉领域中的理论研究和技术应用等方面达到国际领先水平。
深兰在这一届CVPR 2022中夺冠的项目是关于FGVC（细粒度图像分类）领域，同时它也是深兰在AI领域长期深耕的课题和技术创新及应用的方向。
此次，深兰科技参赛的另一个团队，也在CVPR 2022 Hotel-ID to Combat Human Trafficking FGVC 9项目赛道中同时收获了1个亚军。出色的成绩，不仅展现了深兰团队在计算机视觉领域突出的技术硬实力，还证明了深兰在计算机视觉方面的研究成果以及市场可行性，在全球业界得到了权威认可。
FGVC全称为Fine-Grained Visual Categorization（细粒度图像分类），今年是举办的第9届比赛，不同于传统的广义上的分类任务，FGVC的挑战致力于子类别的划分，需要分类的对象之间更加相似，例如区分不同的鸟类、不同的植物、不同的日用品等，这就对计算机视觉识别提出了更高的技术和算法要求。正是由于深兰自身对于该技术丰富的研究积累和应用储备，才使得团队能在历届CVPR大会中都能取得骄人成绩。
其实，深兰科技早已将该技术运用到了实际场景中。以深兰AI工业检测应用为例，其所采用的细粒度图像分类技术，已经实现了对零件表面粗糙度超标、机加工毛刺、线切割过切等瑕疵的视觉识别，以及对零件碰伤、折叠、开裂等复杂环境下的检测识别。
深兰科技在本届CVPR大会上所取得的卓越成绩，一方面凸显了深兰在AI理论突破和技术创新方面的硬实力，另一方面更是开拓了计算机视觉技术应用在全社会各行业的落地空间，为今后将AI技术更广泛地应用于自动驾驶、智慧城市、环境感知、创意设计、智慧工业等诸多生产生活领域奠定了坚实的理论基础。
今天，正值以AI为引领的第四次工业革命来临之际，中国正处于产业升级的关键时刻。对此，深兰科技已经做好了充分准备，在不断进行理论探索和技术突破的同时，也在和其他业界同行积极开展全球合作，为未来中国的产业革命和经济建设赋能。
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