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

日前,全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)ECCV 2020落下帷幕,各項(xiàng)挑戰(zhàn)賽的結(jié)果也塵埃落定。深蘭科技DeepBlueAI 團(tuán)隊(duì)包攬了首屆GigaVision挑戰(zhàn)賽“行人和車(chē)輛檢測(cè)”和“多目標(biāo)追蹤”兩個(gè)賽道的冠軍。


過(guò)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(jué)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(lái)理解大規(guī)模現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中復(fù)雜的人群活動(dòng)及社交行為,可把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(wú)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。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為深蘭科技的核心技術(shù)之一,其實(shí)力已在多個(gè)國(guó)際頂會(huì)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,包括疫情期間發(fā)揮了極大作用的深蘭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(lèi)機(jī)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(xiàng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析任務(wù),例如行人檢測(cè),跟蹤,動(dòng)作識(shí)別,異常檢測(cè),屬性識(shí)別等,在過(guò)去的十年中引起了人們的極大興趣。
為了對(duì)大規(guī)模時(shí)空范圍內(nèi)具有高清細(xì)節(jié)的人群活動(dòng)進(jìn)行跨越長(zhǎng)時(shí)間、長(zhǎng)距離分析,清華大學(xué)智能成像實(shí)驗(yàn)室推出一個(gè)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(chǎng)景中收集,旨在為社區(qū)貢獻(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)測(cè)基準(zhǔn),以研究新的算法來(lái)理解大規(guī)模現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中復(fù)雜的人群活動(dòng)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(shí)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(jī)收集的大范圍自然場(chǎng)景視覺(jué)數(shù)據(jù)集PANDA上進(jìn)行圖像目標(biāo)檢測(cè)和視頻多目標(biāo)跟蹤。
Sub-Track 1 : Pedestrian & Vehicle Detection
這項(xiàng)任務(wù)是為了推動(dòng)在十億像素圖像上的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。挑戰(zhàn)的參與者需要檢測(cè)兩類(lèi)目標(biāo):行人和車(chē)輛。對(duì)于每個(gè)行人,需要提交三類(lèi)檢測(cè)框:可見(jiàn)身體范圍框、全身范圍框、行人頭部范圍框。對(duì)于每個(gè)車(chē)輛,需要提交可見(jiàn)范圍框。一些特殊的區(qū)域(如假人、極度擁擠的人群、車(chē)群、被嚴(yán)重遮擋的人等)將在評(píng)估中被忽略。
Sub-Track 2 : Multi-Pedestrian Tracking
這項(xiàng)任務(wù)是為了推動(dòng)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(chǎng)、多目標(biāo)、高分辨的優(yōu)越性能使特別適合于多目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間追蹤任務(wù)。然而,巨大的同類(lèi)目標(biāo)尺度變化和擁有豐富行人擁擠、遮擋的復(fù)雜場(chǎng)景也帶來(lái)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(píng)測(cè)指標(biāo)
對(duì)于賽道一,類(lèi)似于MS COCO數(shù)據(jù)集的評(píng)估方案,主辦方采用AP、APIOU=0.50、APIOU=0.75、ARmax=10、ARmax=100、ARmax=500五個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估檢測(cè)算法的結(jié)果。最終的排名依據(jù)于 AP 和 ARmax=500 兩項(xiàng)指標(biāo)的調(diào)和平均數(shù),高者為優(yōu)。

對(duì)于賽道二,與MOTChallenge[2]中使用的評(píng)測(cè)方法類(lèi)似,主辦方采用了包括MOTA、MOTP、IDF1、FAR、MT和Hz等指標(biāo)來(lái)評(píng)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(xiàng)指標(biāo)的調(diào)和平均數(shù),高者為優(yōu)。
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