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昨天，Kaggle平台推出了一项新的图像识别竞赛，名为“地域包容性图像识别竞赛”。这项竞赛由Google AI发起，旨在探讨在数据采集地域分布不均衡的情况下，图像识别系统的包容性表现。

长久以来，大规模数据集如ImageNet推动了图像识别技术的发展，但也暴露出了地域分布不均的问题。这会导致某些地区的图像识别效果不佳，尤其是在需要全球覆盖的应用场景中。

什么是地域包容性图像识别呢？举个例子来说，同样是婚礼照片，但由于礼服风格的不同，图像识别系统可能会给出不同的分类结果。因此，图像识别系统需要克服这种因地域差异导致的误判问题。

为了引起学术界的关注，Google AI联合NIPS2018会议启动了这项竞赛，鼓励研究者们探索如何提升图像识别的包容性。

数据

此次竞赛的数据来源于OpenImages，主要收集自欧美国家。比赛分为两个阶段，测试数据则是通过众包方式从世界其他地区获取的图像。如下图所示，OpenImages数据集和竞赛评估数据集的地理分布存在显著差异：

可以看到，数据集中包含的图像主要集中在欧美地区，而在其他地区则相对较少。

以下是比赛提供的部分图像示例：

需要注意的是，参赛者不得使用外部数据，例如ImageNet，这意味着不能使用预训练模型，以免改变数据来源的地域分布。不过，可以利用维基百科的文本描述来辅助分析，但主办方认为这可能并不是必要的。

为了减轻参赛者负担，Google承诺向前500支报名队伍提供价值500美元的Google GPU云服务代金券。

奖金

本次竞赛设置了丰厚的奖励，前五名将获得5000美元奖金，并受邀参加NIPS2018会议，展示自己的研究成果。

重要时间点

• 10月29日：报名截止日期。所有参赛者必须在此之前接受竞赛规则。
• 10月29日：团队合并截止日期。这是最后一天可以加入或合并团队。
• 11月5日：第一阶段结束，提交模型截止日期。
• 11月6日：第二阶段开始，上传新的测试集。
• 11月12日：第二阶段结束，最终提交截止日期。
• 11月26日：获奖者需提交解决方案及其他义务。
• 12月3日至8日：NIPS2018会议将在加拿大蒙特利尔举行。竞赛专题研讨会将于12月7日至8日举办。

数据下载

比赛数据总计约4GB，已由52CV君上传至百度云。在“我爱计算机视觉”公众号对话框中回复“kaggle001”，即可获得下载链接。

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