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科研動態

我所團隊榮獲CVPR019多個競賽項目冠軍

  • 发表日期:2019-06-20 【 【打印】【關閉】
  •   日前,在美國長灘舉辦的計算機視覺頂級會議CVPR 2019上,我所榮獲雙冠。其中,模式識別國家重點實驗室機器人視覺課題組申抒含副研究員帶領的團隊獲得了本年度“大時間跨度視覺定位競賽”(Long-Term Visual Localization Challenge)的冠軍模式識別國家重點實驗室生物識別與安全技術研究中心雷震研究員帶領的團隊獲得了UG2+計算機視覺算法-人臉檢測競賽的冠軍 

      視覺定位是指利用單張圖片和三維場景信息,精確地估計拍攝圖像的相機三維位置和三維朝向。在許多計算機視覺和機器人的應用場景中,如自動駕駛、增強/混合現實、三維重建和SLAM等,視覺定位都是其中一項十分重要的基礎技術。近年來,針對大規模室內外場景進行視覺定位的主流方法首先需要離線構建場景三維地圖,之後再根據定位圖像和三維地圖的匹配對應關系在線計算相機位姿。這一流程的核心難點在于,由于光照、天氣、季節、場景結構變化等因素影響,構圖圖像和定位圖像可能存在顯著差異,給圖像匹配和位姿計算帶來了巨大挑戰。    

      基于此,本次大時間跨度視覺定位競賽競賽供了來自實際場景5個數據集包含近6萬張用于三維地圖構建圖像和近8萬張用于視覺定位的圖像。數據集涵蓋了室外定位和室內定位可能遇到的多種情況,与此同时,在定量评估的基础上,競賽还要求参赛队伍提交相关论文以评估算法的理论创新性和可复现性。机器人视觉课题组参赛团队成员包括研究生时天欣、高翔、朱灵杰、田雨润他們凭借其在三维计算机视觉领域多年的研究积累,在本次競賽中以图像检索和PnP算法爲核心,利用圖像高層的語義特征不隨環境變化而改變的特點,將圖像的高層語義信息納入視覺定位流程中,顯著克服了環境變化所帶來的影響[1],有效提高了定位精確度。最終,團隊提交的定位結果在5個評測數據集上獲得4個第一,1個第二,其總分排名第一並奪得冠軍。本次競賽吸引了来自蘇黎世理工學院、東京工業大學、韓國浦項科技大學、INRIAGoogle、微軟等高校和企業的多個知名三維視覺團隊參與。  

      UG2+競賽由CVPR和多家计算机视觉领域知名的政府机构、学术机构、企业联合举办,其主要目的在于评估和探索当前最先进的图像处理算法在极端条件下对检测和识别等任务的精确性与鲁棒性。本次競賽包含无约束视频中的物体分类与检测和低可见环境下的物体检测两个任务,提供了6000張夜間拍攝的真實場景中的低光照圖像作爲訓練集,以及4000張相同設置下采集的圖像作爲最終的測試集。數據集涵蓋了實際檢測場景中可能遇到的各種光照,角度和姿態變化下的人臉圖像,采集地點包含了教學樓、街道、橋梁、立交橋、公園等實際場景。     

      基于此,雷震研究員帶領的團隊參加了任務二中的“低光照環境下的人臉檢測”子項目,其參賽成員包括研究生張士峰、莊楚斌他們使用SRNSelective Refinement Network[2]作爲基礎檢測網絡,並輔以MSRCR[3]圖像增強技術對低光照下的人臉圖像進行特殊處理,能夠克服低光照環境下的人臉信息不清晰而帶來的影響,有效提高了算法的准確度,在CVPR會議現場他們还做了題爲Selective Refinement Network for Dark Face Detection”的口頭報告。雷震团队经过三个多月的努力,最终从两百多支参赛队伍中脱颖而出,取得了本次競賽的冠军。  

      參考文獻: 

      [1] Tianxin Shi, Shuhan Shen, Xiang Gao, Lingjie Zhu.Visual Localization Using Sparse Semantic 3D Map.

      [2] Chi C, Zhang S, et al. Selective refinement network for high performance face detection. arXiv preprint arXiv:1809.02693, 2018.  

      [3] Jobson, Daniel J., Zia-ur Rahman, and Glenn A. Woodell. "A multiscale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes." IEEE Transactions on Image processing 6.7 (1997): 965-976.  

        

        

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