旷视科技包揽COCO+Mapillary四项冠军

当地时间 9 月 8
日,两年一度、为期一周的欧洲计算机视觉顶级学术会议 ECCV 2018
在德国慕尼黑拉开帷幕。据官方信息显示,ECCV 2018 共有 43 场 Workshops
和 11 场 Tutorials;大会投稿论文 2439 篇,其中接收论文 776
篇(31.8%);注册参会人数近 3200 人,规模空前,超过 ECCV
2016(阿姆斯特丹)2
倍。旷视科技研究院在院长孙剑博士的带领下远赴盛会,用心用力,推动全球范围计算机视觉的技术交流与产品落地。

自 2015 年首届挑战赛以来,COCO
赛项数量不断更新,评估标准也更加复杂;COCO 2018
相较往年又有改变。在检测方面,实例分割近年在 COCO 上大为流行,今年,COCO
和 Mapillary 都有此赛项;随着检测技术走向饱和,COCO
去掉了边界框检测这一赛项,但成绩依然出现在榜单上。另外一个变动是新增了
DensePose 和 Panoptic Segmentation 两个赛项。Panoptic Segmentation
同时解决一张图像上前景物体与背景物体的分类问题,把互为分裂的语义分割和实例分割整合为一,推动分割技术步入新境界,不断逼近现实应用。COCO
和 Mapillary 也都有此赛项。

图片 1

2018 COCO+Mapillary 官方结果:旷视科技荣获四冠,分别是 COCO
detection、COCO keypoints、COCO panoptic 和 Mapillary panoptic

9 月 9 日,43 场 Workshops
中最为引人注目的 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge
Workshop(COCO+Mapillary
物体识别联合挑战赛研讨会)在慕尼黑技术大学(Technische University
Munich)如期召开,公布各个赛项最终成绩,开展研讨会交流。值得一提的是,这次联合挑战赛的夺冠队伍全部来自中国。

COCO 数据集针对全场景理解而设计,意在促进物体检测研究发展。 Mapillary
Vistas
是新近推出的街景集图像数据集,专注于图像的高阶语义理解,推动自动驾驶和机器人导航等领域的技术落地。在数据集和应用任务方面,两者有很多不同,而后者对前者起补足作用。通常来讲,COCO
是自然场景下的物体识别,Mapillary
则聚焦于街景场景识别,因此联合挑战赛的形式有利于计算机视觉技术更贴近现实场景,更具应用价值。

2018 COCO+Mapillary 联合挑战赛颁奖现场

这次联合挑战赛中, COCO 4 项比赛,Mapillary 2 项比赛,共计 6
个赛项。旷视科技参战其中的 3 项 COCO 比赛和 1 项 Mapillary 比赛,共计 4
个赛项,分别荣获 3 项 COCO 第一( 含 1 项并列第一)和 1 项 Mapillary
第一,四战皆胜,可谓揽下了本次挑战赛的“半壁江山”,成为当之无愧的最大赢家。自
ICCV COCO+Places 2017 拿下 3
项第一,打破谷歌、微软“霸权”,成为第一个问鼎 COCO
冠军的中国公司之后,本次 ECCV COCO+Mapillary 2018
旷视科技参战四项,拿下四冠,全战皆胜突破自我再创新高,彰显了在物体识别与检测领域的实力。

旷视科技首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士也表示:“COCO
竞赛有点像华山论剑,大家来比比过去一年功夫练的怎么样。其实除了成绩,我更看重的是这个参赛过程对队伍锤炼,包括心力和坚毅。真正的华山论剑是科技产品在市场上的竞争,旷视科技永远争第一。”返回搜狐,查看更多

据官方信息显示,ECCV 2018 共有 43 场 Workshops 和 11 场
Tutorials;大会投稿论文 2439 篇,其中接收论文 776 篇;注册参会人数近
3200 人,规模空前,超过 ECCV 20162 倍。9 月 9 日,43 场 Workshops
中最为引人注目的 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge
Workshop(COCO+Mapillary
物体识别联合挑战赛研讨会)在慕尼黑技术大学(Technische University
Munich)如期召开,公布各个赛项最终成绩,开展研讨会交流。

这次联合挑战赛中, COCO 4
项比赛,Mapillary 2 项比赛,共计 6 个赛项。旷视科技参战其中的 3 项
COCO 比赛和 1 项 Mapillary 比赛,共计 4 个赛项,分别荣获 3 项 COCO
第一( 含 1 项并列第一)和 1 项 Mapillary
第一,四战皆胜,可谓揽下了本次挑战赛的“半壁江山”,成为当之无愧的最大赢家。

ICCV COCO+Places 2017 拿下 3
项第一,打破谷歌、微软“霸权”,成为第一个问鼎 COCO
冠军的中国公司之后,本次 ECCV COCO+Mapillary 2018
旷视科技参战四项,拿下四冠,全战皆胜突破自我再创新高,彰显了在物体识别与检测领域的绝对实力。

这次挑战赛在 COCO 和 Mapillary
两个重量级数据集的加持之下,为重新定义和升级机器视觉算法提供了一次宝贵的机会。激发新洞见,这可以说是
COCO & Mapillary 2018
的最大价值所在。三项冠军的比赛结果不仅再次向世界证实了旷视科技计算机视觉原创技术的实力,也体现了公司内部自成一格孕育冠军的“大环境”的科学性和创新性。

自 2015 年首届挑战赛以来,COCO
赛项数量不断更新,评估标准也更加复杂;COCO 2018
相较往年又有改变。在检测方面,实例分割近年在 COCO 上大为流行,今年,COCO
和 Mapillary 都有此赛项;随着检测技术走向饱和,COCO
去掉了边界框检测这一赛项,但成绩依然出现在榜单上。另外一个变动是新增了
DensePose 和 Panoptic Segmentation 两个赛项。Panoptic Segmentation
同时解决一张图像上前景物体与背景物体的分类问题,把互为分裂的语义分割和实例分割整合为一,推动分割技术步入新境界,不断逼近现实应用。COCO
和 Mapillary 也都有此赛项。

旷视科技首席科学家、旷视研究院院长孙剑表示:“COCO
竞赛有点像华山论剑,大家来比比过去一年功夫练的怎么样。其实除了成绩,我更看重的是这个参赛过程对队伍锤炼,包括心力和坚毅。真正的华山论剑是科技产品在市场上的竞争,旷视科技永远争第一。”

COCO 是英文 Commen Objects in Context
的缩写,并有同名论文发布。COCO
数据集针对全场景理解而设计,意在促进物体检测研究发展。 Mapillary Vistas
是新近推出的街景集图像数据集,专注于图像的高阶语义理解,推动自动驾驶和机器人导航等领域的技术落地。在数据集和应用任务方面,两者有很多不同,而后者对前者起补足作用。通常来讲,COCO
是自然场景下的物体识别,Mapillary
则聚焦于街景场景识别,因此联合挑战赛的形式有利于计算机视觉技术更贴近现实场景,更具应用价值。

图片 22018
COCO Mapillary 联合挑战赛颁奖现场

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