旷视、北邮等国内团队包揽六项第一,COCO&Mapillary联合挑战赛结果公布

机器之心报道

作者:李亚洲

今日,ECCV 2018 COCO + Mapillary 联合挑战赛结果公布,来自国内的旷视科技、港中文 - 商汤联合实验室、北邮、滴滴等团队获得了这一挑战赛全部六大赛项的第一名。

当地时间 9 月 8 日,两年一度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。作为计算机视觉领域的三大顶会之一,ECCV 2018 受到了极大的关注,火热异常。如今大会官网还挂着一份醒目的通知:大会已满额,没地方了。

据数据显示,本届大会注册参会人数近 3200 人,收到论文投稿 2439 篇,其中接收 776 篇(31.8%)。在活动方面,ECCV 2018 共有 43 场 Workshops 和 11 场 Tutorials。

今日,在大会研讨会 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop 上,会议组织方公布了备受关注的 COCO + Mapillary 联合挑战赛的结果,来自中国的创业公司、高校团队包揽了 6 个项赛的第一名。

挑战赛简介

计算机视觉领域有众多挑战赛,MS COCO 是其中最受关注和最权威的比赛之一。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。

本届在 ECCV 2018 上的 COCO + Mapillary 联合挑战赛,包含 4 项 COCO 比赛、2 项 Mapillary 比赛,共计 6 个赛项。

其中 COCO 挑战赛项有 :

  • Instance Segmentation(实例分割)
  • Panotic Segmentation(全景分割)
  • Keypoints(人体关键点检测)
  • DensePose(人体密集姿态估计)

Mapillary 挑战赛项包括:

  • Vistas Instance Segmentation(路景实例分割)
  • Vistas Panotic Segmentation(路景全景分割)

值得一提的是,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。

大赛结果出炉

今日,在 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop(COCO & Mapillary 物体识别联合挑战赛研讨会)上,主办方最终公布了比赛结果。

从 COCO 数据集 Detection Leaderboard 上我们可以看到,港中文 - 商汤联合实验室 MMDet 团队、旷视科技团队在 COCO 实例分割赛项上比分接近(上图中旷视科技团队与 MMDet 团队同为 Winner),MMDet 团队平均得分比旷视科技高了 0.1%。

虽然其他 COCO 赛项得分还未显示在 Leaderboard 上,但我们可以从 COCO + Mapillary 联合挑战赛官网公布的 Workshop 日程上看出:

  • COCO 关键点检测赛项:旷视科技第一,MSRA 团队第二;
  • COCO 全景分割赛项:旷视科技第一,Caribbean 与 PKU_360 团队第二;
  • COCO 姿态估计赛项:北京邮电大学模式识别与智能视觉实验室团队第一名;

因 Mapillary 竞赛组织方选择对以下两个比赛的结果保密,因此具体得分信息我们看不到。

但从 Workshopri 日程表中可以看出滴滴地图计算部团队获得 Mapillary 实例分割赛项第一名;旷视科技获得 Mapillary 全景分割赛项第一,TRI-ML 团队第二。

本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权。

原文发布于微信公众号 - 机器之心(almosthuman2014)

原文发表时间:2018-09-09

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