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ECCV2020 GigaVision挑戰(zhàn)賽,深蘭科技包攬十億級像素雙賽道冠軍

日前,全球計算機視覺頂會ECCV 2020落下帷幕,各項挑戰(zhàn)賽的結(jié)果也塵埃落定。深蘭科技DeepBlueAI 團隊包攬了首屆GigaVision挑戰(zhàn)賽“行人和車輛檢測”和“多目標(biāo)追蹤”兩個賽道的冠軍。

ECCV2020 GigaVision挑戰(zhàn)賽,深蘭科技包攬十億級像素雙賽道冠軍

ECCV2020 GigaVision挑戰(zhàn)賽,深蘭科技包攬十億級像素雙賽道冠軍

過去十年中,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分析任務(wù)引起了人們的極大關(guān)注,為了促進新的算法來理解大規(guī),F(xiàn)實世界場景中復(fù)雜的人群活動及社交行為,可把圖像放大千倍的十億級別像素目標(biāo)檢測,將在例如人臉識別、無人駕駛、監(jiān)控安防和智能手機等多個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

計算機視覺作為深蘭科技的核心技術(shù)之一,其實力已在多個國際頂會競賽中得以驗證,并已應(yīng)用于不同領(lǐng)域的產(chǎn)品中,包括疫情期間發(fā)揮了極大作用的深蘭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(chǎn)品等。

雙賽道冠軍方案

GigaVision賽題介紹

以人為中心的各項計算機視覺分析任務(wù),例如行人檢測,跟蹤,動作識別,異常檢測,屬性識別等,在過去的十年中引起了人們的極大興趣。
      為了對大規(guī)模時空范圍內(nèi)具有高清細節(jié)的人群活動進行跨越長時間、長距離分析,清華大學(xué)智能成像實驗室推出一個新的十億像素視頻數(shù)據(jù)集:PANDA。
      該數(shù)據(jù)集是在多種自然場景中收集,旨在為社區(qū)貢獻一個標(biāo)準(zhǔn)化的評測基準(zhǔn),以研究新的算法來理解大規(guī),F(xiàn)實世界場景中復(fù)雜的人群活動及社交行為。圍繞PANDA數(shù)據(jù)集,主辦方組織了GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽。

本次的挑戰(zhàn)賽同時是ECCV2020的Workshop:「GigaVision: When Gigapixel Videography Meets Computer Vision」。

任務(wù)介紹
      挑戰(zhàn)賽的任務(wù)是在由十億像素相機收集的大范圍自然場景視覺數(shù)據(jù)集PANDA上進行圖像目標(biāo)檢測和視頻多目標(biāo)跟蹤。
Sub-Track 1 : Pedestrian & Vehicle Detection

這項任務(wù)是為了推動在十億像素圖像上的目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展。挑戰(zhàn)的參與者需要檢測兩類目標(biāo):行人和車輛。對于每個行人,需要提交三類檢測框:可見身體范圍框、全身范圍框、行人頭部范圍框。對于每個車輛,需要提交可見范圍框。一些特殊的區(qū)域(如假人、極度擁擠的人群、車群、被嚴(yán)重遮擋的人等)將在評估中被忽略。
Sub-Track 2 : Multi-Pedestrian Tracking
      這項任務(wù)是為了推動在十億像素視頻上的多目標(biāo)追蹤技術(shù)的發(fā)展。PANDA寬視場、多目標(biāo)、高分辨的優(yōu)越性能使特別適合于多目標(biāo)長時間追蹤任務(wù)。然而,巨大的同類目標(biāo)尺度變化和擁有豐富行人擁擠、遮擋的復(fù)雜場景也帶來了各種挑戰(zhàn)。在給定輸入視頻序列的情況下,該任務(wù)需要參與者提交行人在視頻中的軌跡。

評測指標(biāo)

對于賽道一,類似于MS COCO數(shù)據(jù)集的評估方案,主辦方采用AP、APIOU=0.50、APIOU=0.75、ARmax=10、ARmax=100、ARmax=500五個指標(biāo)來評估檢測算法的結(jié)果。最終的排名依據(jù)于 AP 和 ARmax=500 兩項指標(biāo)的調(diào)和平均數(shù),高者為優(yōu)。

ECCV2020 GigaVision挑戰(zhàn)賽,深蘭科技包攬十億級像素雙賽道冠軍

對于賽道二,與MOTChallenge[2]中使用的評測方法類似,主辦方采用了包括MOTA、MOTP、IDF1、FAR、MT和Hz等指標(biāo)來評估多目標(biāo)追蹤算法的結(jié)果。最終的排名依據(jù)于 MOTA 和 MOTP 兩項指標(biāo)的調(diào)和平均數(shù),高者為優(yōu)。

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