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    8項冠亞季軍收官ECCV2020,深蘭科技獲三大視覺頂會挑戰(zhàn)賽大滿貫

    今天,全球計算機三大頂級會議之一ECCV 2020圓滿落幕,深蘭科技的DeepBlueAI團隊包攬了GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽圖像多類別目標檢測和視頻多目標跟蹤雙賽道冠軍,有力推動了十億級像素圖像和視頻的目標檢測技術的發(fā)展。此外,還在VIPrios系列賽、Visdrone系列賽中獲得了2個亞軍和4個季軍,一舉囊括8個大獎。值得一提的是,該團隊在由谷歌于Kaggle平臺上舉辦的ECCV挑戰(zhàn)賽Google Landmark Retrieval 2020上也收獲了一枚金牌。

    至此,深蘭科技以在ICCV、CVPR和ECCV上分別取得了多個第一的優(yōu)異戰(zhàn)績,實現(xiàn)了全球三大計算機視覺頂級會議挑戰(zhàn)賽的大滿貫。

    此次深蘭科技獲得雙冠的 GigaVision2020 挑戰(zhàn)賽,是由清華大學基于其新推出的數(shù)據(jù)集PANDA(全球首個十億像素級別視頻數(shù)據(jù)集)而組織的,能夠促進新的算法來理解更復雜的人群活動及社交行為,比如分析人群長時間,長距離的活動。其挑戰(zhàn)賽的任務是兩類經典的視覺任務:圖像多類別目標檢測和視頻多目標跟蹤。參賽過程中,團隊要求檢測行人和車輛兩類目標以及提交行人在視頻中的軌跡。

    GigaVision挑戰(zhàn)賽的難點頗多,比如參賽團隊在PANDA上進行檢測的過程中必須同時要解決準確性和效率的問題。準確性很容易受到明顯的目標尺度變化和復雜遮擋的影響,而效率很大程度上會被十億像素級別的分辨率所影響。同時,巨大的同類目標尺度變化、對長時間長距離追蹤的需求和行人擁擠、相互遮擋的復雜場景都讓此挑戰(zhàn)賽難度倍增。

    深蘭科技DeepBlueAI團隊在檢測賽道時將任務解耦為多個子任務,把難點獨立出來重點解決,并根據(jù)以往檢測經驗,通過所積累的模塊和方法,使得結果有了進一步的提升。最終,第二、三名只有千分之幾的分差,而DeepBlueAI團隊的最好成績領先第二名2.6個百分點,強勢獲得冠軍。

    除了GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽的雙賽道冠軍外,深蘭還在VIPrios系列賽、Visdrone系列賽中獲得了2個亞軍、4個季軍以及1項Kaggle金牌

    VIPriors Image Classification Challenge 亞軍

    該賽題是一個圖像分類任務,難點是如何不使用任何預訓練模型從頭開始訓練,主要目標是如何在ImageNet的子集上獲得最高的準確率。

    Visdrone-task3 Multi-Object Tracking 亞軍

    該賽題要求基于無人機視角拍攝的視頻,進行多類別多目標跟蹤任務,DeepBlueAI團隊基于Tracking-by-detection的方法,逐步優(yōu)化檢測器、特征提取器、數(shù)據(jù)關聯(lián)。

    VIPriors Object Detection Challenge 季軍

    該賽題的數(shù)據(jù)集是部分MSCOCO數(shù)據(jù)集,賽題任務是是利用少量數(shù)據(jù)集在不使用任何預訓練模型的基礎上,進行80個類別的目標檢測。

    VIPriors Action Recognition Challenge 季軍

    此為動作識別挑戰(zhàn)賽,需要從頭訓練模型以完成基于UCF101數(shù)據(jù)集101種動作識別任務。

    Visdrone-task1 Object Detection 季軍

    該賽題要求基于無人機視角拍攝的圖片,對車輛、行人等目標進行定位分類,DeepBlueAI團隊基于CascadeRCNN的方法,逐步優(yōu)化數(shù)據(jù)增強方法、特征提取器、后處理等。

    OpenEDS Sparse Semantic Segmentation Challenge 季軍

    該賽題要求基于VR設備內部拍攝到的眼睛圖片,將眼睛關鍵區(qū)域分割成鞏膜,虹膜,瞳孔,參賽過程中,DeepBlueAI團隊基于Unet結構,并結合了數(shù)據(jù)增強,注意力機制等方法。

    Google Landmark Retrieval 2020 Kaggle金牌

    該賽題要求參賽者對收集到的大量地標建筑物圖像進行檢索,DeepBlueAI團隊基于Global feature、優(yōu)化數(shù)據(jù)增強、特征提取網(wǎng)絡等方法,最終取得金牌一枚。

    過去十年中,以行人檢測、跟蹤、動作識別、異常檢測、屬性識別等以人為中心的計算機視覺一直在人工智能產業(yè)中占據(jù)著十分重要的地位,逐步成為自動駕駛,智能零售,智慧安防等領域發(fā)展的支撐。作為核心技術之一,深蘭在計算機視覺方面的實力已在多項國際頂級競賽中得以驗證,并已應用于不同領域的產品中,包括因為在疫情期間發(fā)揮重大作用被工信部點贊的深蘭AI熱感視覺行為監(jiān)控系統(tǒng)-貓頭鷹,在廣州、深圳、武漢、上海、長沙等多地獲得自動駕駛路測牌照的熊貓智能公交車,以及各類機器人和智能零售產品等。ECCV載譽歸來,為日后更多“服務民生”產品的奠定了基礎。

    成績單

    CVPR、ECCV 和 ICCV 三大國際頂會被公認為計算機視覺領域的最高水平。作為AI行業(yè)的領軍企業(yè),深蘭一直是三大頂會的積極參與者,此次ECCV奪冠,實現(xiàn)了計算機視覺三大頂級會議的大滿貫。未來,深蘭還將堅持基礎研究和應用開發(fā)雙落地,夯實計算機視覺技術,譜寫“人工智能,服務民生”的篇章。

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    2020-09-02
    8項冠亞季軍收官ECCV2020,深蘭科技獲三大視覺頂會挑戰(zhàn)賽大滿貫
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