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ICCV 2019 | 澎思科技获ICCV LFR三项竞赛第一,持续深化面向场景的AI技术研发与创新


文章作者:www.vivapinoy.com 发布时间:2020-01-26 点击:1411



10月27日至11月2日,两年一度的ICCV计算机视觉国际会议在韩国首尔举行。国际计算机视觉会议(ICCV)、计算机视觉模式识别会议(CVPR)和欧洲计算机视觉会议(ECCV)是计算机视觉方向的三个顶级会议。彭斯科技首次在三次ICCV LFR竞赛中获得第一名,并获得组委会特别创意奖。这显示了彭斯在计算机视觉技术在地面场景应用中的实力。

无约束静止图像人脸识别和动态视频人脸识别是计算机视觉领域最深入的课题之一。它们在视频监控、生物医学和其他领域有广泛的应用场景。近年来,在许多顶级计算机视觉会议上提出了计算机视觉各个领域的新技术和新方法。基于深度学习的人脸识别技术也取得了阶段性进展。

虽然在人脸识别领域已经取得了很多成就,但是基于深度学习的轻量级人脸识别的研究和努力仍有待加强。面对人脸识别在大型数据库中的应用,寻找一种能够在无限动态监控视频场景中表现良好的轻量级高精度模型仍然是一个挑战。

iccvlfr(轻量级人脸识别挑战)轻量级人脸识别挑战就是为此而设立的。今年,它也成为ICCV的一项重要比赛,吸引了来自世界各地的292支球队。与其他人脸识别比赛不同,ICCV LFR挑战赛严格限制训练数据和测试数据。在如此严格的限制下,从292支队伍中脱颖而出是极其困难的。

ICCVLFR竞赛训练和测试数据

本次ICCVLFR挑战赛分为四项竞赛,每项竞赛都有自己的局限性和侧重点:

1、协议-1(DeepGlack-Light)图像人脸识别轻量级识别模型,计算复杂度小于1Gflops,模型大小小于20MB,数据类型float32,特征维数512(FPR

1E-8);

2,Protocol-2(DeepGlinch-Large)图像人脸识别大规模识别模型,运算复杂度小于30Gflops,数据类型float32,特征维数512(FPR

1e-8);

3,协议-3 (IQIYI-Light)视频人脸识别轻量级识别模型,计算复杂度小于1Gflops,数据类型float32,特征维数512(FPR

1e-4);

4,Protocol-4 (IQIYI-Large)视频人脸识别大规模识别模型,运算复杂度小于30Gflops,数据类型float32,特征维数512 (FPR

1e-4)。

彭斯新加坡研究所团队做了口头陈述

最后,彭斯新加坡研究所的沈梅生团队提出了基于关系图的无监督学习方法来增强特征。他们在轻量级图像识别、大规模图像识别和轻量级视频图像识别三项比赛中获得ICCV LFR挑战赛第一名,领先参与微软亚洲研究院、中国科学院自动化研究所、京东、今日头条等的研究机构和企业。和他们拉开了一个很大的差距。在轻量级图像识别比赛中,彭斯科技获得93.41%的误报率为1/1亿(1e-8),比其他竞争对手高出近6%。在轻量级视频图像比赛中,师鹏科技72.23%的成绩比其他竞争对手高出近9个百分点。

ICCVLFR三项比赛结果

在彭斯ICCVLFR的研讨会上,新加坡研究所团队做了一个口头报告,题为“一个基于图形的无监督人脸识别特征聚类”。阐述了团队提出的无监督学习方法,利用测试数据之间的关系,使得属于同一身份的特征分布更加紧凑,不同身份特征之间的距离更加分散,从而大大提高了识别精度。该方法的有效性已在IJB-加拿大、YTF和CFP数据库中得到验证,基线模型的精度得到了很大提高。

不仅在人脸识别领域,彭斯科技最近在行人再识别(ReID)、基于视频的行人再识别(Video-based ReID)、实时定位和地图构建(SLAM)等计算机视觉技术上取得突破,并赢得了许多世界冠军。

-7月,彭斯科技在行人再识别测试市场1501、Duketmc-ReID、CUHK03三大数据集上创造了新的世界纪录。

-8月,彭斯科技刷新了基于视频的行人再识别(基于视频的ReID)-PRID-2011、iLIDS-VID和MARS三大数据集,取得了历史上最好的结果。

-10月份,师鹏科技在刚刚结束的2019年ISMAR网球锦标赛中获得了虚拟实验室竞赛的第三名。SLAM技术可用于多种应用,包括自主驾驶、移动机器人、3D重建、增强现实和混合现实。视觉SLAM是彭斯科技在计算机视觉技术上的重要积累,将为公司现有和未来的业务增加更多价值。在正在进行的2019年深圳世博会上,彭斯科技推出了一款用于安保场景的无人巡逻车。随着彭斯对视觉SLAM技术的深入研究,它将逐步取代3D激光雷达(3D LiDAR)来完成无人巡逻车的定位和导航,从而降低成本,扩大应用场景。

目前,彭斯科技已经在北京和新加坡建立了研究所,汇集了来自世界各地的人工智能人才。彭斯科技拥有一体化和一体化的计算机视觉技术,跨越计算机视觉的许多研究领域。在此基础上,彭斯科技一方面立足于现有的业务和商业模式,结合公司的发展方向,开展面向场景的人工智能技术研发和创新;另一方面,公司不断从全球角度探索尖端技术,以保持对突破性技术的敏感性和关注,从而为公司开发人工智能和开拓新业务做好技术储备。

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