ECCV 2020 GigaVision挑战赛“行人和车辆检测”和“多目标追踪”冠军方案解读
点击上方“ 迈微AI研习社 ”,选择“ 星标★ ”公众号 重磅干货,第一时间送达 来源丨 DeepBlue深兰科技 编辑丨迈微AI研习社 迈微导读 本文介绍了首届GigaVision挑战赛“行人和车辆检测”和“多目标追踪”两个赛道的难点以及冠军方案的工作细节。 日前, 全球计算机视觉顶会ECCV 2020 落下帷幕,各项挑战赛的结果也尘埃落定。深兰科技DeepBlueAI 团队包揽了 首届GigaVision挑战赛“行人和车辆检测”和“多目标追踪”两个赛道的冠军 。 过去十年中,行人检测、跟踪、动作识别、异常检测、属性识别等以人为中心的计算机视觉分析任务引起了人们的极大关注,为了促进新的算法来理解大规模现实世界场景中复杂的人群活动及社交行为,可把图像放大千倍的十亿级别像素目标检测,将在例如人脸识别、无人驾驶、监控安防和智能手机等多个领域被广泛应用。 计算机视觉作为深兰科技的核心技术之一,其实力已在多个国际顶会竞赛中得以验证,并已应用于不同领域的产品中,包括疫情期间发挥了极大作用的深兰AI热感视觉行为监控系统-猫头鹰,在广州、深圳、武汉、上海、长沙等多地获得自动驾驶路测牌照的熊猫智能公交车,以及各类机器人和智能零售产品等。 GigaVision赛题介绍 以人为中心的各项计算机视觉分析任务,例如行人检测,跟踪,动作识别,异常检测,属性识别等,在过去的十年中引起了人们的极大兴趣。