钛媒体7月29日消息，浙江大学和阿里安全AI细粒度图像识别技术取得了新进展，在公开数据集CUB（鸟类识别）、Standford Dogs（狗类识别）、iNaturalist（动植物识别）的识别准确率上达到91.3%、68.5%、92.4%的行业最优效果，研究成果被多媒体国际权威顶会ACM MM 2021 收录，有望利用AI技术在商品和内容治理的实际应用中达到更好的效果。
细粒度图像识别是计算机视觉领域的一个经典问题，属于图像分类任务的细分支任务，细粒度图像识别任务的关键因素在于局部注意力，往往存在于图像的局部区域，如鸟的尾部、喙和蛙类的头部等。浙江大学和阿里安全的研究者通过“过滤”不需要关注的部位，增强对局部判别性区域的识别能力。在不同种类动植物的细粒度判别时，该技术可聚焦到类别的独特特征区域，从而帮助图片分类。
阿里安全图灵实验室负责人薛晖介绍，作为从源头构建安全的新一代安全架构核心AI技术，该技术未来有望用于平台治理工作中，比如山寨商标的识别，未成人年不良图片治理和恶心图治理等，帮助构建清朗、健康网络环境。
