近日，在kaggle平台上举办的Paddy Disease Classification竞赛公布最终比赛结果，深兰科技组建的机器人视觉算法团队一举夺得桂冠。这是继今年8月25日在CCKS 2022第十六届全国知识图谱与语义计算大会“带条件的分层级多答案问答”评测任务竞赛上夺冠后，在短短一个月内，深兰科技第二次在全球顶级AI赛事上折桂。

众所周知，计算机视觉是当前人工智能学术界最活跃的研究领域，相关领域的国际竞赛更是云集了华为、BAT、中科大、谷歌、斯坦福等业界科技巨头和全球顶尖学府，参赛结果也是业内公认的评判一家企业或院校相关技术和学术水平高低的依据。

Kaggle作为全球最大的数据科学社区和数据科学竞赛平台，其举办的本次赛事在全球范围共吸引了657个参赛团队报名参赛。参赛队伍中，包括在kaggle平台上现役全球排名第3的奥地利数据科学家PSI、第33名的法国数据科学家Mathurin Aché、以及曾历史排名第1的澳大利亚数据科学家Jeremy Howard等多位全球顶级的数据分析专家。

本次竞赛聚焦于“深度学习技术在大规模细粒度植物病变分析领域的应用”这一课题，竞赛所涉及的PaddyDisease数据集，包含10类水稻病变，具有数据量小、细粒度且类别数据不均衡、分类难度大的特点。

深兰科技在此次竞赛的成功夺冠，主要归功于团队在分类模型的选取及其训练上采用了全新策略，即在分类模型主干网络的选取上，除了使用经典的EfficientNet系列以外，还使用了最新开发的Swin-transformer、Convnext等系列新算法；在训练策略上使用了K-folds，即5折交叉验证的方法对数据进行划分；在模型验证方面使用了模型融合、tta等方式；在数据增强方面，通过采用auto_augment方法来扩充数据的多样性，提高了模型的泛化能力。

在最终竞赛中，深兰科技运用了新算法、新模型、新方法的模型融合，取得了0.98963分的最终实战结果，从657支参赛队伍中脱颖而出，取得了比赛第一名的成绩。

基于本次赛事，企业所取得的相关技术，不仅可以充分应用到机器人视觉感知的各个分类需求上，而且在细粒度分类场景方面的应用也具有相当广泛的落地场景和实际应用价值。

截至目前，深兰科技已经在ICCV（国际计算机视觉大会）、CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）、ECCV（欧洲计算机视觉国际会议）等全球人工智能和计算机领域的顶级赛事中获得了40多项冠军。此次能够在号称“技术修罗赛场”的Kaggle平台竞赛中拿下冠军，不仅充分展现了深兰科技在计算机视觉领域卓越的学术成就和深厚的技术底蕴，更表现出了企业对于人工智能技术创新的不懈追求。