當(dāng)?shù)貢r(shí)間10月29日上午,在意大利威尼斯召開的計(jì)算機(jī)視覺國(guó)際頂級(jí)會(huì)議 International Conference on Computer Vision(ICCV 2017)的 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 競(jìng)賽排名情況。中國(guó)領(lǐng)軍人工智能企業(yè)曠視科技Face++團(tuán)隊(duì)一舉擊敗了來(lái)自微軟、Facebook、Google、商湯科技等企業(yè),以及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、北京大學(xué)、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的競(jìng)爭(zhēng)者,拿下三項(xiàng)世界冠軍,成為了第一個(gè)在 COCO 競(jìng)賽中獲得多項(xiàng)冠軍的中國(guó)企業(yè)。
據(jù)悉,在COCO、Places共七項(xiàng)的挑戰(zhàn)項(xiàng)目中,曠視科技研究院團(tuán)隊(duì)(Megvii)參與了四項(xiàng)挑戰(zhàn),并贏取了三項(xiàng)第一、一項(xiàng)第二的成績(jī)。
MS COCO (Microsoft Common Objects in Context,常見物體圖像識(shí)別) Challenge 是繼 ImageNet(已停辦)之后,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最受關(guān)注和最權(quán)威的比賽之一,也目前是圖像(物體)識(shí)別方向的唯一標(biāo)桿,更是目前國(guó)際領(lǐng)域唯一一個(gè)能夠匯集 Google、Microsoft、Facebook 三大巨頭,國(guó)際頂尖院校以及優(yōu)秀創(chuàng)新企業(yè)共同參與的大賽。與關(guān)注整體圖像的 ImageNet 圖像分類任務(wù)相比,COCO 中的物體檢測(cè)任務(wù)更關(guān)注的是圖像中出現(xiàn)的每個(gè)物體的個(gè)體(比如各種小物體,各種遮擋物體),因此要求算法對(duì)圖像細(xì)節(jié)有更好的理解。這個(gè)比賽也代表了繼 ImageNet 后的圖像識(shí)別的最高水平。
圖:曠視科技Face++參賽團(tuán)隊(duì)
COCO 從2015年開始舉辦,至今已經(jīng)三屆,前兩屆物體檢測(cè)冠軍分別是 MSRA 和 Google。今年的 COCO 包含四個(gè) Task: Detection Challenge(物體檢測(cè))、Instances segmentation(物體分割)、(Human) Keypoint Challenge(人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè))、Stuff Segmentation(背景語(yǔ)義分割)。其中曠視科技Face++團(tuán)隊(duì)參與了前三項(xiàng)任務(wù)的挑戰(zhàn),并取得了兩項(xiàng)第一(物體檢測(cè)、人體關(guān)鍵點(diǎn)),一項(xiàng)第二(物體分割)的杰出成績(jī)。
圖:COCO Challenges Ranking Result
而 Places 是由 MIT 和 CMU 等高校牽頭,在今年新設(shè)立的一項(xiàng)旨在深度理解圖像場(chǎng)景的國(guó)際級(jí)計(jì)算機(jī)視覺類競(jìng)賽,今年與 COCO 聯(lián)合舉行。Places 2017 共設(shè)有三個(gè)任務(wù):Scene Parsing(場(chǎng)景分割)、Instance Segmentation(物體分割)、Semantic Boundary Detection(邊緣檢測(cè))。曠視科技Face++團(tuán)隊(duì)只參與了其中物體分割的挑戰(zhàn),并擊敗了主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 Google,贏得了該任務(wù)的冠軍。
圖:曠視科技團(tuán)隊(duì)超過(guò)第二名Google 4.5個(gè)絕對(duì)百分點(diǎn)
而對(duì)于產(chǎn)業(yè)界來(lái)說(shuō),機(jī)器對(duì)于人體、物體和場(chǎng)景的理解十分重要。此次曠視研究院在 COCO 和 Places 競(jìng)賽中的成績(jī)足以印證曠視科技在全球范圍內(nèi)的技術(shù)領(lǐng)先性。利用具有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)優(yōu)勢(shì),曠視研究院與產(chǎn)品中心將持續(xù)在產(chǎn)品開發(fā)中共同推進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化,展開行為識(shí)別、場(chǎng)景分割、物體檢測(cè)和物體分割等技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融、智能安防、城市大腦、新零售、手機(jī)等實(shí)用場(chǎng)景或行業(yè)中的應(yīng)用探索,以實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值最大化。
曠視科技首席科學(xué)家、研究院院長(zhǎng)孫劍表示,這次曠視科技能夠一舉在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)最激烈的比賽中,第一次代表中國(guó)企業(yè)拿到分量最重的三項(xiàng)冠軍,主要依賴三個(gè)法寶:
1. 曠視擁有自研并全員使用的深度學(xué)習(xí)引擎 MegBrain,它使我們可以以最快的速度系統(tǒng)化訓(xùn)練算法;
2. 曠視研究院擁有對(duì)深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺算法長(zhǎng)期而深入的研究積累。雖然曠視很少在國(guó)際數(shù)據(jù)集競(jìng)賽上“刷榜”,但其實(shí)內(nèi)部的技術(shù)指標(biāo)一直都非常高,借這次機(jī)會(huì)拿出來(lái)和大家分享一下;
3. 曠視研究院除了擁有充沛的計(jì)算資源,更重要的是擁有一個(gè)鼓勵(lì)不斷高速創(chuàng)新的環(huán)境、和追求極致的文化。
“最后遙祝我們遠(yuǎn)在威尼斯的團(tuán)隊(duì),我為你們感到驕傲、為中國(guó)科技企業(yè)感到驕傲!”曠視科技首席科學(xué)家孫劍博士表示。此外,參與競(jìng)賽的曠視研究員也在采訪時(shí)發(fā)表了自己的感想:“對(duì)于我來(lái)說(shuō),贏了是團(tuán)隊(duì)好輸了當(dāng)然是自己做得不夠好。這次比賽,我特別要介紹曠視研究院的Platform組。他們負(fù)責(zé)維護(hù)和建立上千塊GPU的集群,支持各種功能。而我們,動(dòng)輒要求幾十上百塊GPU跨機(jī)訓(xùn)練,給他們?cè)斐闪饲八从械膲毫?。但是,他們每次幾乎立即處理?wèn)題,并以最快的速度解決。這是我見過(guò)的最敬業(yè),效率最高的Team. 每一塊獎(jiǎng)牌后面都應(yīng)該有他們的名字。”
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