深兰科技计算机视觉技术再发力,征战4赛道拿下3项世界冠军

深兰科技计算机视觉技术再发力,征战4赛道拿下3项世界冠军
2021年10月18日 13:25 AI周刊

10月11日至10月17日,被誉为全球计算机视觉领域三大顶级会议之一的2021国际计算机视觉大会ICCV如期举行。深兰科技DeepBlueAI团队共参加2项比赛4个赛道,分别在VisDroneObjectDetection,VisDroneMot,Large-AI-Food.VisDrone三个赛道获得世界冠军,其中VisDrone已成为无人机领域标杆数据集,且业界多篇论文也在此数据集基础上研究发表。

本次两项比赛吸引来自全球多家知名团队参与角逐,其中不乏多所各大高校与顶级技术团队,包括清华大学、中科院计算所、北京邮电大学、巴塞罗那大学,腾讯、谷歌、阿里巴巴、OPPO等上百支知名技术团队。

值得一提的是,深兰科技DeepBlueAI团队作为ICCV的“常客”,凭借其领先的技术水平,更是在其他众多国际顶级大赛中载誉而归,至今已在CVPR,ECCV,NeurIPS,KDD,ACL,NAACL等大赛中获得数十项冠军。

获得无人机领域冠军,VisDrone成为无人机领域标杆数据集

据介绍,在VisDroneObjectDetection竞赛项目中有”图像中的目标检测”和”多目标跟踪挑战”两个赛道,“图像中的目标检测”的任务旨在从无人机拍摄的单个图像中检测预定义类别的对象(例如,汽车和行人);而”多目标跟踪挑战”的任务旨在恢复每个视频帧中对象的轨迹。

VisDroneObjectDetection赛道深兰科技团队获得冠军

VisDroneMot赛道深兰科技团队获得冠军

本次VisDrone数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室AISKYEYE队伍负责收集,全部基准数据集由无人机捕获,包括288个视频片段,总共包括261908帧和10209个静态图像。这些帧由260多万个常用目标(如行人、汽车、自行车和三轮车)的手动标注框组成。

尽管比赛已举办多届,但难点仍然是以下几个:

1.大量的检测物体

2.部分目标过小

3.不同的数据分布

4.目标遮挡严重

最后,深兰科技团队通过随机加噪声、改变亮度、用中心裁剪、马赛克数据增强等多个方法完成项目比赛,包揽这两个赛道的冠军。

荣获大规模食品图像细粒度检索赛道冠军

另外,在同期举行的由美团视觉智能中心联合中科院计算所、北京智源、巴塞罗那大学共同主办的LargeFineFoodAI技术研讨会中,首届LargeFineFoodAI比赛也拉开帷幕。此次比赛分为Recognition和Retrieval两个赛道,旨在利用计算机视觉算法对食品图像进行细粒度分析,来快速响应和满足商户和用户大量多样的在线食品图像审核、管理、浏览、评价等需求。

Large-ScaleFine-GrainedFoodRetrieval赛道深兰科技获得冠军

本次挑战赛所用数据集来自美团自建数据集"Food2K",该数据集每一张美食图片均由不同个人,采用不同设备,在不同环境场景下拍摄获取,是难得的可以公正评价算法鲁棒性和效果的图片数据,挑战非常大。

深兰科技DeepBlueAI参与竞赛,使用ReRank的方法将欧式距离和雅可比距离加权来度量query和gallery之间的相似度,在Large-ScaleFine-GrainedFoodRetrieval赛道中取得了冠军的好成绩,其中中国科学技术大学和OPPO公司团队分别获得亚军和季军成绩。

ICCV,全称IEEEInternationalConferenceonComputerVision(国际计算机视觉大会)由IEEE主办,在世界范围内每两年召开一次。其与计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)并称计算机视觉方向的三大顶级会议。

深兰科技已连续多年出征ICCV,都取得了骄人的成绩。在全球经济跨入以AI为引领的第四次工业革命时代、中国聚焦AI新基建时,深兰科技已时刻准备着,将计算机视觉等核心技术应用在基础研究和产品研发中,用科技为民生谋福。

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