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    繼人體檢測之后 大華股份AI又斬獲目標分割國際競賽第一

    杭州2018年9月14日電-- 繼大華股份AI斬獲人體檢測國際競賽第一名之后,近日,大華股份基于深度學習技術(shù)研發(fā)的目標分割技術(shù),又刷新了KITTI Road/Lane Detection (UM_ROAD)競賽的全球最好成績,取得了道路場景下目標分割排行榜第一名,超越其它一流的AI公司和頂尖的學術(shù)研究機構(gòu),以及ICCV最佳目標分割研究成果,這標志著大華股份在目標分割的智能算法領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先水平。

    大華股份在AI的核心技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)耕耘,不斷提升智能算法、算力的核心競爭力。經(jīng)過長期的技術(shù)積累,大華股份在2017年文字檢測和識別、場景流識別等領(lǐng)域分別取得第一;2018年在2D車輛目標檢測、MOT跟蹤、Pedestrian等國際競賽中分別取得第一,本次在目標分割算法領(lǐng)域又取得了新突破。

    關(guān)于KITTI

    KITTI數(shù)據(jù)集由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦,是目前國際上最大的計算機視覺算法評測數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評測立體圖像(stereo),光流(optical flow),視覺測距(visual odometry),物體檢測(object detection)和跟蹤(tracking),道路分割(road),語義分割(semantics)等計算機視覺技術(shù)的性能。KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多包含15輛車和30個行人,且存在不同程度的遮擋與截斷。

    可行駛區(qū)域道路分割任務(wù)(Road/Lane Detection)

    該比賽任務(wù)為KITTI可行駛區(qū)域的道路分割任務(wù),需要把各種場景下的可行駛區(qū)域分割出來,同時場景中存在各種遮擋和陰影,并且要求精確度達到像素級別。該訓練集有289張數(shù)據(jù),采用小樣本學習方案。

    本次國際比賽在大華股份自主研發(fā)的深度學習平臺上,采用遷移學習的方法,借鑒Deeplabv3+、U-net、Hed等經(jīng)典框架的優(yōu)點,重點對U-Net、Hed邊緣檢測算法進行了改進,并應(yīng)用多尺度測試和多模型融合技術(shù),提高了檢出率和召回率。

    該項國際競賽數(shù)據(jù)集的道路分割效果結(jié)果:

    繼人體檢測之后 大華股份AI又斬獲目標分割國際競賽第一

    國際競賽數(shù)據(jù)集的道路分割效果結(jié)果

    在大華實際產(chǎn)品和未來產(chǎn)品中的應(yīng)用

    本次競賽中使用的技術(shù)已經(jīng)在大華的新零售、智能交通等產(chǎn)品和解決方案上得到廣泛應(yīng)用,可以實現(xiàn)基于檢測目標的像素級圖像分割,大幅提升目標的檢測性能,尤其是在遮擋場景下智能算法的檢測能力。

    新零售場景

    采用目標分割技術(shù),可以實現(xiàn)商品像素級的區(qū)域檢測,高效捕獲不同角度擺放或存在重疊遮擋的商品,從而提升貨架上不同種類的商品識別率。

    智能交通場景

    采用目標分割技術(shù),在道路上可以精準獲取車輛的邊界,提升視頻結(jié)構(gòu)化解析服務(wù)器、車輛大數(shù)據(jù)等產(chǎn)品的核心競爭力。

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    2018-09-17
    繼人體檢測之后 大華股份AI又斬獲目標分割國際競賽第一
    杭州2018年9月14日電-- 繼大華股份AI斬獲人體檢測國際競賽第一名之后,近日,大華股份基于深度學習技術(shù)研發(fā)的目標分割技術(shù),又刷新了KITTI Road/L

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