2018年7月，在国际威信打算机视觉竞赛PASCAL VOC comp4目标检测竞赛中，Yi+AI团队得到了目标检测单模型第一名，超越了现有排行榜中的微软研究院、谷歌 、阿里达摩院、Face++等国内外浩瀚有名公司，以精度90.7%的成绩冲破了天下记录，成为天下第一家总成绩打破90%打算机视觉企业。同时在Pascal VOC “comp3”中，首次打破80%，刷新天下记录。
Pascal VOC comp4是浩瀚国内外企业物体检测团队证明自己实力的地方，这次Yi+力压群雄，取得了90.7%的成绩，比第二名的阿里达摩院高了1.5个百分点，在物体检测领域，1.5个百分点意味着须要比对方“多”检测精确6000多个框，同市价得把稳的是，这次Yi+AI团队利用的是难度更高的单模型，而第二名的方法是多模型领悟。
PASCAL VOC可谓视觉识别类竞赛的鼻祖，包含了物体分类、目标检测、图像分割等任务。PASCAL VOC对打算机视觉的发展具有深远而巨大的影响，后续的ImageNet竞赛的任务设置就基本沿用了它的设定。此前，微软、英特尔、CMU、Facebook、UC Berkeley等国际顶尖研发团队先后在这个排行榜上刷新记录。
Yi+AI的卖力人表示，在这次Pascal VOC comp4竞赛中，Yi+AI团队利用的方法叫做FXRCNN，个中“X”，代表“多元”的意思，意味着Yi+AI利用的构造不仅仅是高准确率的模型，同时也适用多元场景，包括移植到移动端（通过变动Backbone和Head），实现图像分割（增加Mask分支），实现人体关键点（增加Key point分支），实现人脸检测（增加Face分支）。
Yi+提交的深度学习模型，虽然采取了Faster RCNN的基本构造，但有很多不同之处：
1）采取ResNeXt作为根本网络，结合FPN实现多尺度特色领悟；
2）在后处理阶段，采取SoftNMS和多框投票领悟；
3）通过Yi+海量数据进行预演习；
4）多尺度演习，进一步加强数据增强。本次提交的模型，是Yi+多年来技能积累的结果，是通过不断的占领实际问题的结果，是Yi+内部模型不断优化的结果，Yi+ AI的FXRCNN在速率，内存，精度，运用范围等多维度进行了全面的优化。
在人工智能领域，目标检测技能运用广泛，是Yi+AI场景落地的关键性技能之一。
Yi+将目标检测技能运用在图像搜索引擎和图片视频构造化引擎中，Yi+图像搜索引擎可检测类目超100类，覆盖衣饰、3C商超、家居、日用品、交通工具等；Yi+图片视频构造化引擎则采取目前业界最领先的基于深度学习的通用目标检测算法，支持超过300类常用物体的目标检测、识别，可实现对视频和图像中的场景、人、车辆、物体（轮廓）检测、识别、分割、跟踪；可识别近10,000种物品，400种场景。
近年来，Yi+对人工智能、大数据等方向进行了大量的新技能研发和运用，除了目标检测技能以外，Yi+在人脸识别方向同样取得了骄人的成绩。
2018年3月，国际威信人脸识别公开测试集LFW(LabeledFaces in the Wild)最新公布的测试结果，Yi+人脸识别技能以99.83%的识别精度和较低的颠簸幅度为位居天下第一，超越了现有LFW排行榜中的谷歌、腾讯优图、百度、商汤、Face++等国内外浩瀚有名公司。
人脸识别是Yi+AI的核心产品之一，Yi+人脸识别能快速准确完成人脸检测、关键点检测及人脸属性检测。实现识别出画面中人物的性别、年事、种族、感情、颜值、性感、时尚等属性，支持中外娱乐明星的识别；基于深度学习的人脸比拟技能，实现大规模人脸查找比对，可用于人脸聚类、敏动听物监控等场景。
目前Yi+AI已将人脸识别和目标检测技能运用在多个利用场景中，包括“智能硬件”、“营销”、“新零售”、“聪慧城市”等办理方案，详细则运用在场景广告平台、新零售平台、大屏AI助手、聪慧安防、聪慧交通、聪慧社区等多项领域之中。
下一步，Yi+将结合现有技能上风，让打算机看懂天下，用科技供应人工智能做事，帮助人们瞥见非凡，see different。
Yi+已得到阿里巴巴等B轮融资，做事浩瀚500强客户。团队成员大多来自顶尖企业与高校，如哥伦比亚大学、帝国理工、耶鲁、普林斯顿、普渡、新加坡国大、南洋理工、清华、北大等及微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等企业。
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