近年来，iNaturalist物种分类挑战赛、iMaterialist产品属性识别挑战赛等细粒度视觉识别挑战赛（FGVCs）对重点检测自然物体及人造物体的细粒度视觉细节的图像分类模型的发展，起到了不小的推动作用。然而，传统的图像分类竞赛侧重于区分通用的类别，而FGVCs则跨越了入门级的类别，着重区分物体部分和属性的细微差别。
FGVCs此前的挑战赛都吸引了大量有创造力的参赛者，他们都在比赛中开发了独具创新性的图像识别新模型，其中CVPR 2018 的 FGVC5 则有超过 500 个队伍参赛。同时，FGVC 挑战赛也启发了一些新方法，如特定领域迁移学习和时间测试先验估计，它们都帮助细粒度识别任务在几个基准测试数据集上实现了当前最先进的性能。
谷歌表示，为进一步推动FGVC研究他们今年赞助并共同组织了第六届年度「细粒度视觉研讨会」（FGVC6）。随着CVPR 2019将于6月17日在加利福尼亚州长滩举行，该研讨会也将作为CVPR 2019的一部分如期召开。FGVC6 让计算机视觉专家与深耕于生物多样性、植物学、时尚与艺术领域专家汇聚一堂，共同应对将细粒度视觉分类应用于现实环境所面临的挑战。
本次 FGVC6 Workshop 设置了十大挑战赛主题，其中每个主题代表了细粒度视觉分类在某个具体场景中的应用需求。这包括但不限于：iNaturalist 挑戦賽（更新版）、iMat Fashion 挑戰賽、iMat Product 挑戰賽、iWildCam 挑戰賽以及Herbarium 挑戰賽等。此外，与两个世界级协会合作设立两项新的比赛，即与大都会艺术博物馆合作的大都会艺术品集合（Metropolitan Museum of Art）挑戦賽，以及与纽约植物园合作野牡丹科植物标本图片收藏（New York Botanical Garden）的Herbarium 图片库挑戦賽。
这些项目旨在通过提供高质量训练数据集，以标准格式应对图像识別技术，从而让技术从 Kaggle 排行榜转移到日常用户手中，并为科学探索和策展研究提供支持。谷歌正式邀请各队伍参加 FGVC6 的各项比赛，并预计这些建议技术能够推动前沿发展，同时有助于将机器视觉应用到实际生活中去。
