北京飞搜科技闪耀VOT2017斩获全球挑战赛第二名

  作为计算机视觉顶级会议的ICCV2017在美丽的意大利威尼斯成功落幕,40%的投稿来自中国,华人学者继续在AI领域引领一股思潮,无论是对于学术界还是工业界都能带来很多启发。每一届的ICCV workshop比赛都吸引了包括谷歌,微软,FaceBook等巨头公司参加,可谓明星璀璨,而ICCV的workshop更关注算法的某一领域算法的极限性能,因此能在workshop中独占鳌头的队伍代表了该领域的最高水平。在COCO比赛中,以商汤,旷世为首的中国团队斩获多项冠军,将FACEBOOK,GOOGLE等巨头公司甩在身后,备受瞩目的领域检测,分割等领域有了新的算法高峰。

  而作为视觉跟踪领域的最高峰,VOT(visual object tracking challenge)竞赛,吸引了来自全世界的38个队伍参加(英国伯明翰大学,北京邮电大学,卡内基梅隆大学,中科院,大连理工大学,法国科学院,美国GE,香港理工,地平线,华中科技大学,国防科大,美国海军研究院,加州大学,牛津大学,中国科技大学,浙江大学等),总共有51个追踪器的结果。由于每年的评测序列都会更新,且标注的精确度一年一年提高,该竞赛也被视为视觉跟踪领域最难的竞赛,远远超过了其他数据集。因此,每年最好的追踪算法都会在上面一展拳脚,在激烈的比拼中擦出灵感的火花。在公开的38个队伍、60个序列的排名中,大连理工大学的卢湖川教授队伍夺得第一名。由北京邮电大学董远教授指导,北京飞搜科技何志群、樊应若、庄骏飞、白洪亮组队提交的结果获得第二名(CFWCR)。

  随着深度学习在计算机视觉方面大放异彩,近几年物体追踪得到了飞速的发展。物体追踪解决的问题是在一段时间内对于同一个物体在复杂的背景下(如遮挡,光照,物体旋转等),进行持续高速的跟踪。因此,物体追踪在监控,安防,自动驾驶,无人机,智能家居等领域都起到了关键作用。

  北京飞搜科技采取的方法是基于业界流行的相关滤波的框架,使用了单cnn特征的多尺度追踪方案。这一做法,使得追踪器无论是在速度上还是精度上都有了极大的提高,其追踪器在EAO和R这两项指标中表现突出,在其他指标的表现也均属于state-of-art。说明在复杂的场景下也能够保持极高的追踪稳定性和准确率。

  在关注性能的同时,北京飞搜科技还将算法部署到实际的系统中,同时对特征进行压缩,使得追踪器变得轻量而高效。追踪器单目标的实时追踪速度能达到100fps以上,同时经过压缩的追踪器在vot2017的EAO能达到0.20以上,在保证了精度的前提下,使得追踪速度有了质的提升。

  通过此次比赛,北京飞搜科技将会继续前行,不断壮大自己的团队,与全球精英一起角逐,在世界最高的舞台上为中国科技企业争光多彩!

  VOT2017 性能提交排名

  

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