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雷鋒網 AI 科技評論按：近年來，iNaturalist 物種分類挑戰賽、iMaterialist 產品屬性識別挑戰賽等細粒度視覺識別挑戰賽（FGVCs）對重點檢測自然物體及人造物體的細粒度視覺細節的圖像分類模型的發展，起到了不小的推動作用。然而，傳統的圖像分類競賽側重于區分通用的類別（例如，區分汽車與蝴蝶），而 FGVCs 則跨越了入門級的類別，著重區分物體部分和屬性的細微差別。例如，FGVCs 不在于尋求可以區分「鳥」等類別的方法，而是致力于識別子類別，例如「白腹藍彩鹀」或「靛彩鹀」。
FGVCs 此前的挑戰賽都吸引了大量有創造力的參賽者，他們都在比賽中開發了獨具創新性的圖像識別新模型，其中 CVPR 2018 的 FGVC5 則有超過 500 個隊伍參賽。同時，FGVC 挑戰賽也啟發了一些新方法，例如特定領域的遷移學習和時間測試先驗估計，它們都幫助細粒度識別任務在幾個基準測試數據集上實現了當前最先進的性能。
谷歌表示，為了進一步推動 FGVC 研究的進展，他們今年贊助并共同組織了第六屆年度「細粒度視覺視覺研討會」（FGVC6）。隨著 CVPR 2019 將于 6 月 17 日在加利福尼亞州長灘舉行，該研討會也將作為 CVPR 2019 的一部分如期召開。FGVC6 讓計算機視覺專家與深耕于生物多樣性、植物學、時尚與藝術領域的專家們匯聚一堂，共同應對將細粒度視覺分類應用于現實環境所面臨的挑戰。
今年，FGVC6 Workshop 設置了多個挑戰賽主題，其中每個主題都代表了細粒度視覺分類在某個細分領域的挑戰。挑戰賽包括：
iNaturalist 挑戰賽（更新版）：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/inaturalist-2019
iMat Fashion 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/imat-fashion-2019
iMat Product 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/imat-product-2019
iWildCam 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/iwildcam-2019
iFood 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/ifood-2019
Butterflies & Moths 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/butterflies-moths-2019
iDesigner 挑戰賽：https://www.kaggle.com/c/idesigner
cassava 挑戰賽：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/cassava-2019
CVPR 的 FGVC workshop 側重于識別、分類子類別，（從左到右，從上到下）包括來自野生動物相機陷阱的動物種類、零售產品、藝術品屬性、木薯葉病、臘葉標本的野牡丹科物種、來自生命科學圖片的動物物種、蝴蝶和蛾物種、菜肴烹飪以及博物館藝術品的細粒度屬性。
同時，本次 FGVC6 Workshop 還與兩個世界級協會新合作了兩項比賽：與大都會藝術博物館（Metropolitan Museum of Art）合作的 iMet Collection 挑戰賽以及與紐約植物園（New York Botanical Garden）合作的 Herbarium 挑戰賽。
iMet Collection 挑戰賽
iMet Collection挑戰賽數據集包括各類圖像樣本，這些圖像都來自于大都會藝術博物館的公開域數據集。
iMet Collection 挑戰賽要求參賽者比賽訓練藝術品屬性的模型，包括物體存在、文化、內容、主題和地理來源。大都會藝術博物館根據各個領域的專家對博物館藏品的描述，為該任務提供了大量的訓練數據集。該數據集強調了對藝術品間接基于視覺語境的細粒度屬性（例如時期、文化、媒介）進行推理的挑戰。
iMet Collection 挑戰賽因其作為首個基于圖像的 Kernels-only 競賽而受到關注。Kernels-only 競賽是最新推出的一個項目，為那些無法獲得足夠的計算資源的數據科學家們提供了一個公平的競賽平臺。Kernel 競賽為所有參賽者提供相同的硬件配套設備，從而讓他們公平競爭。此外，由于參賽者受限于 Kernel 平臺所提供的有限的計算力，該競賽中的獲勝模型往往比其他競賽中的獲勝模型要更簡單。截至寫作本文時，已有超過 250 個參賽隊伍參加 iMet Collection 挑戰賽。
Herbarium 挑戰賽
查看地址：https://sites.google.com/corp/view/fgvc6/competitions/herbarium-2019
Herbarium 挑戰賽要求參賽者識別開花植物科野牡丹科的物種。紐約植物園 （NYBG）提供了涵蓋 680 多個物種的 46,000 多個臘葉標本的數據集。這些圖像的使用得到了紐約植物園的官方授權。
Herbarium 挑戰賽，則邀請研究者解決開花植物科野牡丹科的物種分類問題。與 iNaturalist 挑戰賽有所不同，這一挑戰賽所采用的圖像集僅包括保存于臘葉標本（herbarium sheet）上的干標本圖像。臘葉標本對于植物科學來說至關重要，因為它們不僅能保留了植物用于鑒定和 DNA 分析的關鍵細節，而且還能夠在某個歷史背景下為植物生態學提供一個與眾不同的視角。紐約植物園作為世界第二大植物標本館，它的 Steere Herbarium 集為今年的挑戰賽提供了超過 46,000 個標本的數據集。
除了機構間的協調之外，今年的每一項挑戰賽還要求參賽者與各個的領域專家深入接觸。FGVC 研討會通過以標準格式來應對圖像識別挑戰賽，將會給「讓技術通過移動應用程序（如 Seek by iNaturalist 和 Merlin Bird ID）從 Kaggle 排行榜榜首轉移到日常用戶手中」鋪平道路。
谷歌表示，他們預計參賽者開發的技術不僅可以推動細粒度識別的前沿發展，而且有利于將機器視覺應用于推動科學探索和策展研究。
現在，谷歌正式邀請各個隊伍參加 FGVC6 的各項比賽，共同幫助推進細粒度圖像識別的的新發展。各項挑戰賽的參賽截止日期如下：
iNaturalist 挑戰賽（更新版）：2019.04.29-2019.6.10
iMat Fashion 挑戰賽：2019.4.24-2019.6.10
iMat Product 挑戰賽：2019.4.24-2019.5.26
iWildCam 挑戰賽：2019.4.18-2019.6.7
iFood 挑戰賽：2019.4.22-2019.6.3
Butterflies & Moths 挑戰賽：2019.4.28-2019.6.1
iDesigner 挑戰賽：2019.4.10-2019.5.30
cassava 挑戰賽：2019.4.26-2019.6.1
iMet Collection 挑戰賽：2019.4.28-2019.5.28
Herbarium 挑戰賽：2019.4.5-2019.6.7
所有參賽結果將在 CVPR2019 的 FGVC6 研討會上公布，各位感興趣的小伙伴趕緊到對應的挑戰賽網頁報名吧！
Via：https://ai.googleblog.com/2019/04/announcing-6th-fine-grained-visual.html 雷鋒網雷鋒網
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