從博觀智能(Bresee)了解到,9月3日,繼CCF BDCI 多人種人臉識別經(jīng)典賽奪冠后,博觀智能一周內(nèi)在車輛重識別(Vehicle Re-identification)算法領(lǐng)域再次取得重大進展。在當今世界的車輛重識別數(shù)據(jù)集VERI-Wild上,博觀智能在首位命中率(Rank-1 Accuracy)、平均精度均值(Mean Average Precision,MAP)和MINP(Mean Inverse Negative penalty)三大指標上,均超越已公開的企業(yè)與科研機構(gòu),創(chuàng)造了新的世界紀錄。
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突破世界上最具挑戰(zhàn)的車輛重識別數(shù)據(jù)集
隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展,車輛重識別算法性能顯著提升,但由于部分數(shù)據(jù)集的限制,使得現(xiàn)有的ReID模型在真實場景中的泛化能力可能存在問題。真實監(jiān)控情景中的車輛重識別仍然面臨高度視角差異、極端照明條件、復雜背景和不同的監(jiān)控來源等挑戰(zhàn)。
非受限場景車輛重識別數(shù)據(jù)集VERI-Wild的推出就致力于解決這些問題。VERI-Wild在2019年CVPR期間對外發(fā)布,此數(shù)據(jù)集從一個大型閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)中跨越一個月(30×24h)捕獲,該系統(tǒng)由 174 個攝像機組成,分布在一個面積超過 200 平方公里的大型市區(qū)。數(shù)據(jù)集由40,671個車輛標識中的416,314張圖像,以及車輛的時間戳、品牌、顏色和車型等附加信息組成,是目前世界上最具挑戰(zhàn)的車輛重識別數(shù)據(jù)集。
車輛重識別的難點,包括因攝像機的拍攝角度、光照強度等不同,車輛存在遮擋、色差變化和車頭車尾角度不同等問題。針對此類難題,博觀智能算法團隊進行技術(shù)攻關(guān)突破,利用語義分割的方法提取車輛細粒度特征信息,如車燈、飾品、車標等,結(jié)合多任務學習預測車輛方向,有效解決了上述難題,實現(xiàn)在VERI-Wild三個不同難度數(shù)據(jù)集上刷新世界紀錄。
博觀智能(BreSee)是基于計算機視覺的人工智能科技創(chuàng)新型企業(yè),開創(chuàng)了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能算法開發(fā)平臺,擁有過硬的技術(shù)內(nèi)核及自主研發(fā)能力,并具備行業(yè)級智能化算法交付能力,支持完成 1500 余項行業(yè)場景化 AI 項目交付:
博觀智能原創(chuàng)的 AdaptNet 深度網(wǎng)絡,在2017年、2018年分獲KITTI測評車道檢測算法世界第一、MOT Challenge全球競賽測評交通場景目標檢測世界第一;
2019年11月,博觀智能ReID算法在國際三大主流ReID數(shù)據(jù)集 Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03 上刷新世界紀錄,六大單項指標均為高,同時刷新業(yè)內(nèi)紀錄;
2020年9月,在中國計算機學會主辦的頂級賽事CCF 大數(shù)據(jù)與計算智能大賽——多人種人臉識別經(jīng)典賽中,博觀智能刷新業(yè)內(nèi)紀錄勇奪冠軍。
同月內(nèi),博觀智能車輛重識別(Vehicle Re-identification)算法在當今世界的車輛重識別數(shù)據(jù)集VERI-Wild上,再次刷新世界紀錄。
網(wǎng)站名稱:博觀智能ReID車輛識別達到97.59%,刷新多項世界紀錄
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