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中科院联合研究团队拿下ICCV 2019无人机目标检测冠军!

  最近,2019国际计算机视觉大会(ICCV 2019)在韩国首尔召开,本次大会◇=△▲由美国电气和电子工程师学会主办,在本次计算机视觉大会上,举行了“视觉遇上无人机:挑战”挑战赛,云从科技研究院与中科院信息工程研究所研究员葛仕明团队◆▼获得了Task3“单▼▲目标跟踪挑战”的冠军,并刷新了此项目的世界纪录。

  可能大家都▼▼▽●▽●没有听过云从科技研究院,这是孵化自中科院重庆绿色智能技术研究院,此次参赛VisDrone 2019,与葛仕明团队组成中科院联合研究团队,VisDrone 2019的挑战项目是“无人机目标检测”,要求实现从无人机获取的视觉数据中进行物体检测◆■和跟踪。

  VisD○▲-•■□rone 2019数据由天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集,全部基准▲●…△数据集由无人机捕获,共288个视频片段,包括261908帧和10209个静态图像。这些帧由260多万个常用目标(如□◁行人、汽车、自行车和▪▲□◁三轮车)的手动标注框组成。

  为了让参赛队伍能够有效的利用数据,数据集还提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性,这样的要求给参赛队伍带来了一定的难度,不仅要处理训练集、验证集、测试集等大量•●数据,还要克服数据中的低分辨率、长期遮挡、相机运动模糊等困难。

  经过反复训练和测试,联合研究团队对精确目标状态估计算法进行了改进,新的算法包括目标估计和物体分类两个模块,其中目标估计模块在使用数据集做预训练的同时,使用低光照图像增强算法处理原始数据;物体分类模块则使用数据增强方法,进行在线数据扩充,同时基于跟踪状态的有效搜索策略改进稳健性。

  本次大赛吸引了众多海内外的高校,其中不仅有清华大学、马里兰大学、三星研究院等知名高校和机构,还有企业组成的上百支参赛队伍,最终,联合研究团队提出了结合图像增强、通过增强数据训练的IOU预测网络、在线数据增强、长期跟踪等几种方法的ED-ATOM算法取得了最优成绩,获得冠军并刷新了世界纪录。

  这种新的算法在未来应用前景广阔,不仅能够用于安防,还在行人跟踪、安全检测等方面发挥巨大作用,随着无人▲★-●机采集视觉数据的发展,该技术将会•☆■▲广泛应用,对于视觉数据处理是一个不错的突破。

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