首届“AI Challenger 全球 AI 挑战赛”闭幕！5 大冠军队伍名单公布，数据集永久开放

AI 研习社按：12月21日，由创新工场、搜狗、今日头条三家联合举办的首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”在北京举办落幕仪式及颁奖典礼。AI 研习社记者也前往了颁奖典礼现场，进行了全程跟踪报道。

  都有哪些参赛队伍获奖？ 

大赛分为视觉和翻译两大类，共五个赛道。分别是人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛。参赛队伍共计7079支，其中场景分类参赛团队最多，达2004支。人体骨骼关键点检测参赛团队1735个，图像中文描述1479个参赛队，机器翻译和同声传译参赛队分别为1204支和675支。最终每个赛道决出了各自的冠军，亚军、季军及优秀奖。

评分模式由排名榜单+现场答辩组成。在此之前，大赛采取了AB双集共同测试的模式，先开放数据集A集测试，后开放数据集B集测试。每双周评出周冠军，每个赛题中效果突出的团队按照最后的成绩榜单排名，最终选出今天的决赛名单。

答辩环节，根据选手的抽签顺序，先由团队代表上台进行25分钟的简报，随后团队所有成员要根据评委老师现场提出的问题进行答辩，最终评委组点评打分选出优胜队伍。

以下为获奖冠军团队：

人体骨骼关键点检测竞赛获得冠军的团队，是李全全、王昌宝、王宇杰三位选手组成的Firefly战队。李全全毕业于香港中文大学，主要研究方向是通用物体检测、人体关键点检测和模型加速相关算法。王昌宝来自北京航空航天大学，研究方向是物体检测，他曾多次参加过国际AI类大赛，如MSCOCO、ACM-ICPC并获得不俗成绩。王宇杰同样也来自北京航空航天大学，主要做计算机视觉方面的研究，同时也对物体检测，行人再识别，人体关键点检测感兴趣。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

图像中文描述竞赛的冠军获得者是来自清华大学计算机系的余年革。他本科毕业于北京航空航天大学软件学院，目前在清华大学人智所从事基于深度学习的多模态相关的研究工作。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

 

场景分类竞赛的冠军由帅靖雯、张顺丰、蒋尚达三人获得，三位选手均来自电子科技大学。帅靖雯个人主要研究方向是自然场景字符检测；张顺丰的专业是信号与信息处理方向，主要研究深度学习，人脸识别。蒋尚达专业同样是信号与信息处理方向，主要研究活体检测。该赛道的冠军奖励金额是10万人民币。 

中机器文本翻译竞赛的冠军，由李晓普、闵可锐、宋洪伟三位选手组成的战队“CM”获得，三位选手均来自猎豹移动。该赛道的冠军奖励金额是30万人民币。

英中机器同声传译竞赛的冠军团队由董倩倩、张晓伟、王峰三人组成，他们均来自中科院自动化所。指导老师是中科院自动化所所长徐波教授，同时徐波教授也担任国际中文口语信息处理学会主席。赛手董倩倩主要研究方向是机器翻译，口语标准化（自动加标点，口语顺滑等），王峰主要研究方向是机器翻译，人机交互方面的理论和系统。张晓伟从2015年下半年开始做机器翻译，随后一直专注于机器翻译领域相关技术。该赛道的冠军奖励金额是40万人民币。 

与此同时，各赛道的亚军、季军及优秀奖也同时决出，并分享了数额不等的奖金。 颁奖典礼现场，三家主办方代表，创新工场董事长兼CEO、创新工场人工智能工程院院长李开复，搜狗CEO王小川，今日头条顾问、技术战略研究院院长张宏江，以及大赛评委林德康、赵铁军等人为获奖团队颁奖。获奖团队合计分享了超过200万人民币的奖金。       

  AI Challenger 的未来规划

最后，本次大赛执委、创新工场人工智能工程院副院长王咏刚对大赛进行了总结，并对赛事接下来的发展提出了具体规划。

首届 “AI Challenger全球AI挑战赛”开放了百万量级的计算机视觉数据集、千万量级的机器翻译数据集，包括：超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体骨骼关键点标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据。这是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。需要强调的是，除了比赛期间，这些数据集依然对外开放下载（后期可能有注册流程）。AI Challenger 并不仅仅是一个赛事，它是集数据分享，人才竞技的综合性平台。希望未来学术界都能用到这些数据集，让它变得越来越权威。

他说道，虽然本届“AI Challenger全球AI挑战赛”的参赛选手还是以国内为主，但是希望在2018年，AI Challenger能吸引更多国际、国内的高水平参赛团队，并建立算法、代码、论文、数据、比赛的分享和交流平台。三家主办方在未来还会建设更多、更贴近前沿科技需要的数据集，设计更高水准、更加多样化的比赛形式，同时也会围绕数据集和竞赛平台展开算法和技术培训；平台会参加或主办相关的学术会议和技术论，加强多方合作，希望政府、企业、研究机构等积极参与。

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