最近，顶级计算机视觉会议CVPR 2020即将开幕。由全球最大的机器学习平台Kaggle主办的FGVC（精细视觉分类）全球挑战赛的结果已经宣布。支付宝天云安全实验室赢得了冠军，超过了全球1316支顶级计算机视觉团队。 Kaggle 2020-FGVC挑战赛官方排名作为人工智能的核心能力，计算机视觉对细粒度图像分类技术的要求越来越高。仅通过允许机器“看到”图像。更紧密，准确地判断机器是否可以取得突破。细粒度图像分类的目标是更细微的物体类别。例如，不仅需要识别它是鸟，而且还需要确定它属于哪种类型的鸟，并且需要识别汽车来确定其风格。细粒度的图像分类是计算机视觉领域一个具有挑战性的方向。今年，Kaggle向这个方向发起了六项任务，而支付宝则参与了患病植物图像的分类。比赛检查了AI视觉识别技术区分苹果树叶图片中不同类型疾病的能力。在1821图像的训练集和1821图像的测试集中，完成了高精度判别。该模型不仅可以准确分类，还可以通过热图准确定位世界上患病地区约370,000种植物。不同植物的病因完全不同，但是大多数植物的病态和特征非常相似。另一方面，在获取和拍摄中存在姿势，视角，照明，遮挡，背景干扰和其他影响因素，使得分类更加困难。支付宝天云安全实验室使用的原始模型是基于数据增强和知识提取方法，在大量信息的干扰下实现目标识别，大大提高了细粒度识别的准确性。支付宝是唯一在比赛中使用深度学习的知识蒸馏方法的团队。在最终测试中，支付宝获得0.98445分，排名第一。例如，两片病叶也有破洞。在传统的模型训练下，AI最多可以识别出它们都是苹果树的叶子。很难确定两个孔之间的差异并进行推断。叶子得哪种病？支付宝的AI模型清楚地确定了孔的大小，数量，位置以及周围是否有斑点的关键点，最后迅速做出了对滥用化学药品造成的损害的判断。缺乏标准的信息和数据导致难以区分的核心痛点。在医疗，金融，客户服务等领域存在大量领域，意味着该技术具有广阔的应用空间。在支付宝交易纠纷，资金挪用和医疗保险报销等情况下，人工智能团队已开始使用此技术方法快速识别并做出更准确的风险预测，以确保在安全的环境中满足用户需求。人工智能是蚂蚁集团的核心技术引擎之一。其研究领域涵盖NLP，计算机视觉，智能风险控制，智能营销等，并用于大规模分布式机器学习，深度图学习，多方安全和隐私计算，游戏和反智能，多智能体，强化学习等方向。由蚂蚁集团首席科学家齐远率领的全球AI团队在国际顶级人工智能会议NeurIPS，ICML，AAAI等上连续发表了近60篇高质量的论文，并申请了200多项专利。