今天，全球計(jì)算機(jī)三大頂級(jí)會(huì)議之一ECCV 2020圓滿落幕，深蘭科技的DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)包攬了GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽圖像多類別目標(biāo)檢測(cè)和視頻多目標(biāo)跟蹤雙賽道冠軍，有力推動(dòng)了十億級(jí)像素圖像和視頻的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。此外，還在VIPrios系列賽、Visdrone系列賽中獲得了2個(gè)亞軍和4個(gè)季軍，一舉囊括8個(gè)大獎(jiǎng)。值得一提的是，該團(tuán)隊(duì)在由谷歌于Kaggle平臺(tái)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(gè)第一的優(yōu)異戰(zhàn)績(jī)，實(shí)現(xiàn)了全球三大計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)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(xué)基于其新推出的數(shù)據(jù)集PANDA（全球首個(gè)十億像素級(jí)別視頻數(shù)據(jù)集）而組織的，能夠促進(jìn)新的算法來(lái)理解更復(fù)雜的人群活動(dòng)及社交行為，比如分析人群長(zhǎng)時(shí)間，長(zhǎng)距離的活動(dòng)。其挑戰(zhàn)賽的任務(wù)是兩類經(jīng)典的視覺(jué)任務(wù)：圖像多類別目標(biāo)檢測(cè)和視頻多目標(biāo)跟蹤。參賽過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)要求檢測(cè)行人和車(chē)輛兩類目標(biāo)以及提交行人在視頻中的軌跡。

GigaVision挑戰(zhàn)賽的難點(diǎn)頗多，比如參賽團(tuán)隊(duì)在PANDA上進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中必須同時(shí)要解決準(zhǔn)確性和效率的問(wèn)題。準(zhǔn)確性很容易受到明顯的目標(biāo)尺度變化和復(fù)雜遮擋的影響，而效率很大程度上會(huì)被十億像素級(jí)別的分辨率所影響。同時(shí)，巨大的同類目標(biāo)尺度變化、對(duì)長(zhǎng)時(shí)間長(zhǎng)距離追蹤的需求和行人擁擠、相互遮擋的復(fù)雜場(chǎng)景都讓此挑戰(zhàn)賽難度倍增。

深蘭科技DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)在檢測(cè)賽道時(shí)將任務(wù)解耦為多個(gè)子任務(wù)，把難點(diǎn)獨(dú)立出來(lái)重點(diǎn)解決，并根據(jù)以往檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)所積累的模塊和方法，使得結(jié)果有了進(jìn)一步的提升。最終，第二、三名只有千分之幾的分差，而DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)的最好成績(jī)領(lǐng)先第二名2．6個(gè)百分點(diǎn)，強(qiáng)勢(shì)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(gè)亞軍、4個(gè)季軍以及1項(xiàng)Kaggle金牌

VIPriors Image Classification Challenge 亞軍  

該賽題是一個(gè)圖像分類任務(wù)，難點(diǎn)是如何不使用任何預(yù)訓(xùn)練模型從頭開(kāi)始訓(xùn)練，主要目標(biāo)是如何在ImageNet的子集上獲得最高的準(zhǔn)確率。

Visdrone－task3 Multi－Object Tracking  亞軍

該賽題要求基于無(wú)人機(jī)視角拍攝的視頻，進(jìn)行多類別多目標(biāo)跟蹤任務(wù)，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)基于Tracking－by－detection的方法，逐步優(yōu)化檢測(cè)器、特征提取器、數(shù)據(jù)關(guān)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(wù)是是利用少量數(shù)據(jù)集在不使用任何預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行80個(gè)類別的目標(biāo)檢測(cè)。

VIPriors Action Recognition Challenge 季軍

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

Visdrone－task1 Object Detection 季軍

該賽題要求基于無(wú)人機(jī)視角拍攝的圖片，對(duì)車(chē)輛、行人等目標(biāo)進(jìn)行定位分類，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)基于CascadeRCNN的方法，逐步優(yōu)化數(shù)據(jù)增強(qiáng)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(shè)備內(nèi)部拍攝到的眼睛圖片，將眼睛關(guān)鍵區(qū)域分割成鞏膜，虹膜，瞳孔，參賽過(guò)程中，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)基于Unet結(jié)構(gòu)，并結(jié)合了數(shù)據(jù)增強(qiáng)，注意力機(jī)制等方法。

Google Landmark Retrieval 2020 Kaggle金牌

該賽題要求參賽者對(duì)收集到的大量地標(biāo)建筑物圖像進(jìn)行檢索，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)基于Global feature、優(yōu)化數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征提取網(wǎng)絡(luò)等方法，最終取得金牌一枚。

過(guò)去十年中，以行人檢測(cè)、跟蹤、動(dòng)作識(shí)別、異常檢測(cè)、屬性識(shí)別等以人為中心的計(jì)算機(jī)視覺(jué)一直在人工智能產(chǎn)業(yè)中占據(jù)著十分重要的地位，逐步成為自動(dòng)駕駛，智能零售，智慧安防等領(lǐng)域發(fā)展的支撐。作為核心技術(shù)之一，深蘭在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的實(shí)力已在多項(xiàng)國(guó)際頂級(jí)競(jìng)賽中得以驗(yàn)證，并已應(yīng)用于不同領(lǐng)域的產(chǎn)品中，包括因?yàn)樵谝咔槠陂g發(fā)揮重大作用被工信部點(diǎn)贊的深蘭AI熱感視覺(jué)行為監(jiān)控系統(tǒng)－貓頭鷹，在廣州、深圳、武漢、上海、長(zhǎng)沙等多地獲得自動(dòng)駕駛路測(cè)牌照的熊貓智能公交車(chē)，以及各類機(jī)器人和智能零售產(chǎn)品等。ECCV載譽(yù)歸來(lái)，為日后更多“服務(wù)民生”產(chǎn)品的奠定了基礎(chǔ)。

成績(jī)單

CVPR、ECCV 和 ICCV 三大國(guó)際頂會(huì)被公認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的最高水平。作為AI行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，深蘭一直是三大頂會(huì)的積極參與者，此次ECCV奪冠，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)三大頂級(jí)會(huì)議的大滿貫。未來(lái)，深蘭還將堅(jiān)持基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)雙落地，夯實(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，譜寫(xiě)“人工智能，服務(wù)民生”的篇章。