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“阅人无数”的优图,又夺冠了!

这张图里,有多少人?

 
给你10分钟,可能也数不对。
 
只不过,你做不到的,AI可以。
 
最近,在人工智能多媒体领域顶级会议ACM MM2020上,腾讯优图拿下了一场大赛的冠军!
 
这场大赛,叫做HiEve多目标跟踪(MOT)挑战赛。
 
不拼别的,就让AI“拼眼力”!
 
在智慧社区、智慧零售、AI相机以及自动驾驶等领域,都需要AI对目标进行识别,然后才能做出合理的判断和决策。
 
然而,在拥挤的社区超市、人车往来的十字路口、节假日的热门景区这些密集场景中,目标遮挡严重,AI很容易产生误检,导致目标的跟错和轨迹的中断。

目标遮挡容易导致目标的跟错

误检容易导致轨迹的中断
 
这个时候,就需要考验AI“多目标跟踪”的能力。
 
这是在计算机视觉领域中一项重要的基础技术,但要做到炉火纯青,也不容易。
 
这一次的比赛,就以其大规模的密集行人数据、任务的多样性著称。
 
比赛所使用的HiEve数据集,是目前规模最大的人体跟踪公开数据集,包含32段视频,共49820帧,以及1302481个人体标注框和2687段人体标注轨迹。

数据集场景十分复杂,行人密集且遮挡严重,随便截取几个“试题”来给大家感受一下👇
 

 
而且,为了进一步增加比赛难度,比赛官方提供的检测器精度也不高,要锁定目标,难上加难。
 
因此,这次大赛也吸引了国内外众多知名商业公司和学术机构的参评,包括亚马逊、依图科技、大华、香港中文大学、中山大学、新加坡国立大学等。
 
高手如云的对弈中,“阅人无数”腾讯优图,再次在大赛中得了第一!

这,就是优图“眼中”的世界👇

 
不管是目标来回穿梭、旋转跳跃,都逃不过优图的法眼!
 
这背后,是腾讯优图提出的框级超平面匹配跟踪算法BPM(Box-Plane Matching),算法框架大概是这样……
 

产哥钻研了很久,也看不太明白,有求知欲的同学可以戳这里
还不够的同学,可以找下这两篇文论:

《Dense Scene Multiple Object Tracking with Box-Plane Matching》
《TPM:Multiple Object Tracking with Tracklet-Plane Matching》
它们已经分别被ACM MM2020和期刊Pattern Recognition接收👏

总之,这次大赛再次证明了腾讯优图实验室在计算机视觉领域的超强实力,未来,腾讯优图将继续努力,推进AI技术落地发展。



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