近日，第七届国际细粒度图像识别竞赛（The Seventh Workshop on Fine-Grained Visual Categorization）与CVPR 2020国际会议同步举行。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议，其历史源自于1983年，在学术界乃至工业界都具有极为重大的影响力。根据谷歌学术在2018年发布的学术期刊和会议影响力排名，CVPR学术影响力位居计算机领域第1位、工程领域第5位。
本次赛事由来自美国加州理工学院、英国爱丁堡大学、谷歌、微软等世界知名高校和科技公司的国际权威学者联合主办，吸引了国内外超过120支参赛队伍。本次赛事的主要任务是将相机陷阱（camera traps）拍摄到的276类野生动物进行自动识别以减少人工成本。由于比赛任务数据具有成像质量差、类别精细、类别极度不平衡及主要物体形态差异大等特点，因此给参赛选手设计智能算法带来了巨大的挑战。
在该竞赛中，我院2016级本科生何银银领衔的学生参赛团队在我院魏秀参教授和余立功老师指导下提出了一种基于新型mixup的深度学习算法，从而更好解决细粒度视觉差异和长尾数据分布带来的影响，在最终榜单上一举超越Facebook、Vantage AI、深蓝科技等世界劲旅并斩获冠军。此外，何银银同学还将竞赛中的创新点总结在本科毕业论文《基于深度学习与计算机视觉的大规模图像数据清洗系统》中。
这次获奖再次提升了我院在计算机视觉领域的国际影响力。
