2020年8月，全球計(jì)算機(jī)三大頂級(jí)會(huì)議之一ECCV 2020以線上的形式正式舉行，深蘭科技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。
據(jù)了解，此次深蘭科技獲得雙冠的GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽，是由清華大學(xué)基于其新推出的數(shù)據(jù)集PANDA而組織的，PANDA是全球首個(gè)十億像素級(jí)別視頻數(shù)據(jù)集。過去十年中，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)視覺分析任務(wù)引起了人們的極大關(guān)注，為了促進(jìn)新的算法來理解大規(guī)模現(xiàn)實(shí)世界場景中復(fù)雜的人群活動(dòng)及社交行為，可將圖像放大千倍的十億級(jí)別像素目標(biāo)檢測(cè)，將在例如人臉識(shí)別、無人駕駛、監(jiān)控安防和智能手機(jī)等多個(gè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。
GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽的任務(wù)為兩類經(jīng)典的視覺任務(wù)：圖像多類別目標(biāo)檢測(cè)和視頻多目標(biāo)跟蹤，任務(wù)一為行人和車輛檢測(cè)，任務(wù)二則需要提取行人在視頻中的軌跡。在PANDA上進(jìn)行檢測(cè)必須同時(shí)解決準(zhǔn)確性和效率問題，準(zhǔn)確性受到明顯的目標(biāo)尺度變化和復(fù)雜遮擋的挑戰(zhàn)，而效率則受到十億像素級(jí)別分辨率的極大影響。同時(shí)，巨大的同類目標(biāo)尺度變化、對(duì)長時(shí)間長距離追蹤的需求和行人擁擠、相互遮擋的復(fù)雜場景更帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。深蘭科技DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)在檢測(cè)賽道將任務(wù)解耦為多個(gè)子任務(wù)，把難點(diǎn)獨(dú)立出來重點(diǎn)解決，并根據(jù)以往檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)，通過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)的最好成績領(lǐng)先第二名2.6個(gè)百分點(diǎn)，強(qiáng)勢(shì)獲得冠軍。
據(jù)悉，除此以外，DeepBlueAI團(tuán)隊(duì)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。
附獲獎(jiǎng)名單：
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
該賽題要求基于無人機(jī)視角拍攝的圖片，對(duì)車輛、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。
