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WebVision竞赛展示了人工智能技术发展的另外一种可能性：基于弱监督学习，深度学习可以不再以人工标注数据为基础，人工智能有望真正摆脱“人工”。
此次竞赛中，华为云EI基于ModelArts训练大规模图像分类模型，基于先进的分布式训练方法，可以缩短超大规模数据集的训练时间。利用伴随图像数据的文本描述信息，融合文本与视觉多模态特征，通过训练过程中的动态评估识别并剔除大量噪声数据，并进一步通过知识蒸馏降低噪声对模型训练的影响，最终在完全没有人工标注的情况下，从互联网上自动爬取的大规模数据集上进行学习，训练得到准确率82.97%高精度模型。
华为云EI在本次比赛中运用的图像识别技术，可广泛用于通用物品识别、图像/视频标签等领域。近十年来计算机视觉取得的进展离不开大量人工标注的数据集，但由于人工标注需要较高的成本，几乎不太可能构建包罗万象的超级数据集。互联网上存在几乎取之不尽的无标注图像数据，利用这些数据的周边文本等信息作为带噪声的弱标注数据进行学习，能够在很大程度上降低图像识别对人工标注的依赖。
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