團隊還采用了數據增強、多尺度訓 成都出軌取證練、多尺度測試、余弦退火調整學習率等技術

來源:成都專業調查公司 作者:正規偵探調查公司 時間:2020-11-04 21:39:59 瀏覽次數:


文章摘要:2020年6月14—19日期間,CCF A類國際頂級會議-國際計算機視覺與模式識別大會(以下簡稱IEEE/CVF CVPR 2020,圖1)主辦的超

圖2 獲獎證書。



2020年6月14—19日期間,CCF A類國際頂級會議-國際計算機視覺與模式識別大會(以下簡稱IEEE/CVF CVPR 2020,圖1)主辦的超大規模商品圖像檢測挑戰賽(以下稱“RetailVision Detection Grand Challenge”)舉行了頒獎典禮。由來自語音及語言信息處理國家工程實驗室語音情感計算及多模態交互研究室和中國科大信息學院自動化系組成的參賽團隊(以下簡稱USTC-NELSLIP參賽團隊)在挑戰賽中斬獲第一名的佳績(圖2)。團隊工作由於俊副教授等指導研究生謝皓年、謝國辰和李夢巖完成。

(信息科學技術學院)

語音,情感,計算,模態,交互,研究,團隊,榮獲,類國 . 團隊還采用了數據增強、多尺度訓
成都出軌取證練、多尺度測試、余弦退火調整學習率等技術


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中國科大團隊解決方案由兩個模型組成,它們均基于ATSS的檢測框架。兩個模型分別采用了當前檢測效果最好的兩種Backbone網絡:HRNet以及Res2Net。兩種Backbone網絡都能夠提取多種尺度的特征并進行有效融合,可以為小尺度的目標提供豐富的語義特征,非常適用于小目標檢測任務。為了充分利用不同Backbone網絡的表達能力,團隊首先使用兩個模型分別進行檢測,然后通過加權檢測框融合技術(WBF)將其融合為最終檢測的結果。此外,為了進一步提高檢測精度,團隊還采用了數據增強、多尺度訓練、多尺度測試、余弦退火調整學習率等技術。

圖4 模型檢測結果展示。

本次競賽得到了國家自然科學基金聯合基金、中國科學技術大學探索類基金等項目的支持。





IEEE/CVF CVPR 由電氣與電子工程師協會(IEEE)和計算機視覺基金會(Computer Vision Foundation:CVF)共同主辦,是計算機視覺和模式識別領域最重要和權威的國際頂級會議,根據最新的谷歌學術影響因子統計,IEEE/CVF CVPR在泛人工智能(AI)領域排名第一。

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圖1 IEEE/CVF CVPR 2020。

本次競賽吸引了包括Google研究院、OPPO研究院、中國科大等國內外著名研究機構及高校的眾多隊伍參與,經過激烈角逐,USTC-NELSLIP參賽團隊榮獲了冠軍(圖4)。

在比賽中,中國科大團隊首先對數據集進行分析,由于數據集中的物品非常密集并且普遍尺寸較小,團隊采用Adaptive Training Sample Selection (ATSS)正負樣本采樣方法,該方法可以根據對象的統計特征自動選擇正樣本和負樣本,能夠有效提高模型對小目標檢測的性能。




計算機視覺和機器學習的快速發展對零售業造成了巨大的沖擊,除了帶來在線購物的興起,傳統實體店也在嘗試采用與人工智能相關的技術解決方案,成都外遇調查,針對這一現實場景,在該會議上舉辦的“RetailVision Detection Grand Challenge”。收集了來自世界各地的數千家超市,包括美國、歐洲和東亞門店的貨架圖片,其中每張圖片平均都包含上百個密集的商品,此外競賽數據集中圖片的質量、拍攝角度以及光照條件也是不一致的, 成都調查取證,這也加大了該競賽的難度。針對這些挑戰,該競賽要求參賽者設計一種可以準確定位圖片中商品位置的算法。

圖3 解決方案流程圖。


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