CVPR2020|深蘭科技挑戰(zhàn)復雜場景,獲霧天條件目標檢測挑戰(zhàn)賽冠軍
在6月剛結(jié)束的國際計算機視覺頂會CVPR2020上,深蘭科技DeepBlueAI團隊大放異彩,獲得了四冠四亞四季的不俗成績。冠軍團隊表示:由于之前數(shù)據(jù)集多數(shù)在可視條件好且圖片清晰的情況下展開,因此真實場景下情況各異的復雜場景,將是今后主要面對的問題和研究方向。這在此次CVPR上也得到了相應(yīng)的驗證。
在日常城市監(jiān)控中,即使是政府采用的商業(yè)化攝像機在惡劣的天氣條件下也顯得脆弱,因此迫切需要研究在何種程度上可以應(yīng)對這種具有挑戰(zhàn)性的視覺條件,UG2+挑戰(zhàn)賽恰好就針對了這類問題。
深蘭科技奪冠的“挑戰(zhàn)賽霧天條件下的(半)監(jiān)督目標檢測任務(wù)”,其方案不僅可在惡劣天氣環(huán)境或光照條件較差的情況下進行監(jiān)控,還可用于智能熊貓公交車、掃路機的安全監(jiān)控、室外環(huán)境感知、輔助駕駛等,為城市管理添加了一雙“AI眼”。
01UG2+介紹
在許多新興的AI應(yīng)用領(lǐng)域,如無人機、自動/輔助駕駛、搜索和救援機器人、環(huán)境監(jiān)測、安全監(jiān)視、運輸和檢查,都依賴于計算機視覺的室外環(huán)境感知與理解。這類系統(tǒng)涉及任務(wù)比較廣泛,對于目標任務(wù),包含檢測、識別、分割、跟蹤和解析。
雖然這些任務(wù)在固定的環(huán)境和條件下取得了一定的成果,但是如果在沒有條件限制的環(huán)境中(如移動平臺、惡劣天氣、光照條件差等),視覺感知和理解算法的性能將受到很大的影響,因此主辦方根據(jù)不同的環(huán)境條件,舉辦了相應(yīng)的挑戰(zhàn)賽。
UG2+PrizeChallenge是CVPR會議下的一個Workshop,繼第一屆(CVPR’18)和第二屆(CVPR’19)的成功舉辦,主辦方在CVPR2020開展了第三屆UG2+PrizeChallenge,該挑戰(zhàn)賽包含以下兩個賽道:
1.TrackIObjectDetectionInPoorVisibilityEnvironments
2.TrackIIFlatcamForFaces:Enhancement,Reconstruction,AndVerification
其中賽道1又分為三個子任務(wù):
1.(Semi-)SupervisedObjectDetectioninHazeConditions
2.(Semi-)SupervisedFaceDetectioninLowLightConditions
3.SeaLifeDetectionintheUnderwaterCondition
02賽題介紹
Sub-Track1:(Semi-)SupervisedObjectDetectioninHazeConditions主辦方提供了一組交通監(jiān)控中采集的霧天圖像,總計4332張圖片,并將圖中的汽車、巴士、自行車、摩托車、行人這幾個類別進行了標注,總計41113個標注框。
評測指標:類似于MSCOCO數(shù)據(jù)集的評估方案,評測將使用APIOU=0.50進行評估。

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