刷新世界記錄，搜狗獲Pascal VOC計算機視覺大賽第一名

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近日，在國際頂級賽事Pascal VOC挑戰賽目標檢測 comp4上，來自中國的搜狗視覺研究團隊獲得了第一名的成績，其single model和ensemble model均展現出了具有明顯優勢的精準度，刷新了此前的世界最好成績，彰顯了搜狗在人工智慧領域的領先地位與技術積累。

AI視覺，圖像識別領域的「華山論劍」

PASCAL VOC挑戰賽是全球計算機視覺領域知名的資料庫和權威賽事，其數據集標註質量高、場景複雜、目標多樣、檢測難度大，是快速檢驗演算法有效性的首選。在計算視覺領域，Pascal VOC挑戰賽與ImageNet同為世界頂級的比賽，是國內外AI公司競相展開激烈競爭的主賽場。截至目前，PASCAL VOC挑戰賽吸引了全球許多專業隊伍參賽，包括CMU、英特爾、微軟亞研、陌上花、阿里圖靈實驗室、阿里達摩院等國內外頂尖團隊。

PASCAL VOC的數據集包括 20 個類別：人類，動物(鳥、貓、牛、狗、馬、羊)，交通工具(飛機、自行車、船、公共汽車、小轎車、摩托車、火車)，室內物體(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發、電視)。其中，搜狗視覺研究團隊參加了Object Detection（Competition4）子任務，在20類不同的目標上獲得了大多數的最優結果，體現了參賽團隊的模型設計和技術功底。

用實力說話，搜狗正在領跑AI 賽道

在計算視覺領域，Pascal VOC挑戰賽，與ImageNet和COCO（Common Objects in Context）同為世界頂級的比賽。而作為一家中國科技公司，搜狗在目標檢測技術上的研發和突破，對於整個AI行業格局的變革，都有著非常深遠的影響。

而在搜狗的AI戰略藍圖之中，以語言為核心，大數據和深度學習是技術的引擎，語音和圖像則是其感知系統的重要構成，也是圍繞語言的交互方式。因此，搜狗視覺研究團隊長期專註於場景文字檢測識別、人臉識別、圖像細粒度分類、敏感圖像檢測、圖像理解等前沿領域研究，並取得不錯的突破。

通過近一年的演算法積累與迭代，搜狗目前已經建立了一套高效易用的通用檢測分割框架，可以針對任務快速遷移演算法模型，達到實際應用需求。而除了VOC外，搜狗在包括CVPR2018 WAD和Cityscapes的賽事中取得了優秀的成績，這充分表明搜狗的通用檢測分割框架已基本成熟，可高效復用到各任務場景中，滿足實際的需求。

目前，搜狗視覺研究的相關成果已廣泛應用於搜狗旅行翻譯寶、搜狗翻譯APP、搜狗輸入法、搜狗汪仔答題助手、搜狗識圖等產品，在眾多垂直領域及具體場景中滿足著廣大用戶日益多樣化、個性化的應用需求。除此之外，搜狗的圖像識別技術通過AI開放平台，正在為金融、保險、醫療等行業客戶提供優質的AI服務和解決方案，為用戶帶來切身的安全與便利體驗。相信在未來，搜狗的人工智慧技術一定還能帶給我們更多的驚喜。