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| 本文作者： 汪思穎 | 2018-09-11 19:25 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論消息，9 月 8 日-14 日，2018 歐洲計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)（ECCV 2018）在德國慕尼黑召開，ECCV 每?jī)赡昱e辦一次，與 CVPR、ICCV 共稱為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域三大頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，每年錄用論文約 300 篇。根據(jù) ECCV 2018 宣布的最終結(jié)果，商湯科技及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室共有 37 篇論文入選，主要集中在以下領(lǐng)域：大規(guī)模人臉與人體識(shí)別、物體檢測(cè)與跟蹤、自動(dòng)駕駛場(chǎng)景理解與分析、視頻分析、3D 視覺、底層視覺算法、視覺與自然語言的綜合理解等。此外，商湯科技在 2018 年 COCO 比賽物體檢測(cè)（Detection）項(xiàng)目中奪得冠軍，開源 mm-detection 檢測(cè)庫。憑借以上事項(xiàng)，商湯科技在雷鋒網(wǎng)旗下學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評(píng)論數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品「AI 影響因子」中有相應(yīng)加分。
在商湯入選 ECCV 2018 論文《人臉識(shí)別的瓶頸在于數(shù)據(jù)集噪聲（The Devil of Face Recognition is in the Noise）》中，對(duì)于現(xiàn)有人臉數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽噪聲問題進(jìn)行了深入研究，對(duì) MegaFace 和 MS-Celeb-1M 數(shù)據(jù)集中的噪聲特性和來源做了全面的分析，發(fā)現(xiàn)干凈子集對(duì)于提高人臉識(shí)別精度效果顯著。
在入選論文《量化模仿-訓(xùn)練面向物體檢測(cè)的極小 CNN 模型（Quantization Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object Detection）》中，提出了一種簡(jiǎn)單而通用的框架—量化模仿，來訓(xùn)練面向物體檢測(cè)任務(wù)的極小 CNN 模型。作者提出聯(lián)合模仿與量化的方法來減小物體檢測(cè) CNN 模型的參數(shù)量實(shí)現(xiàn)加速。在有限計(jì)算量的限制下，該框架在 Pascal VOC 和 WIDER Face 數(shù)據(jù)集的物體檢測(cè)性能均超越了當(dāng)前物體檢測(cè)的先進(jìn)水平。
在 2018 年的 COCO 比賽中，商湯科技研究員和香港中文大學(xué)-商湯聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室同學(xué)組成的團(tuán)隊(duì)在物體檢測(cè)（Detection）項(xiàng)目中奪得冠軍。在此次競(jìng)賽中，商湯團(tuán)隊(duì)開發(fā)了如下三項(xiàng)全新技術(shù)，獲得了大幅度的性能提升：
（1）新的多任務(wù)混合級(jí)聯(lián)架構(gòu)（hybrid cascade）。通過把不同子任務(wù)進(jìn)行逐級(jí)混合，這種新架構(gòu)有效地改善了整個(gè)檢測(cè)過程中的信息流動(dòng)。
（2）通過特征導(dǎo)引產(chǎn)生稀疏錨點(diǎn)，而不是使用傳統(tǒng)的規(guī)則分布的密集錨點(diǎn)。這種特征導(dǎo)引的方案使得錨點(diǎn)的投放更為精準(zhǔn)，平均召回率提升了超過10個(gè)百分點(diǎn)。
（3）采用一種新型的FishNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它有效地保留和修正多個(gè)尺度的信息，能更有效地用于圖像級(jí)，區(qū)域級(jí)，以及像素級(jí)預(yù)測(cè)任務(wù)。
在 test-dev 上，商湯團(tuán)隊(duì)對(duì)上述框架進(jìn)行了全面測(cè)試，其中單模型和多模型（最終提交的結(jié)果來自于五個(gè)模型混合的框架）的 mask AP 分別達(dá)到了 47.4% 和 49.0%，比去年冠軍（也是商湯團(tuán)隊(duì)獲得）的結(jié)果（44.0% 和 46.3%）有約 3 個(gè)百分點(diǎn)的明顯提高。在傳統(tǒng)的基于檢測(cè)框的指標(biāo) bbox AP 上，這個(gè)新的框架也分別達(dá)到了單模型 54.1% 和多模型的 56.0% 的性能，比去年冠軍的結(jié)果（50.5% 和 52.6%）也有較大的提升。
此外，在 ECCV 期間，香港中文大學(xué)-商湯聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室還開源了檢測(cè)庫 mm-detection（https://github.com/open-mmlab/mmdetection），這個(gè)開源庫提供了已公開發(fā)表的多種視覺檢測(cè)核心模塊，通過這些模塊的組合，可以迅速搭建出各種著名的檢測(cè)框架，比如 Faster RCNN，Mask RCNN 和 R-FCN 等，以及各種新型框架，從而大大加快檢測(cè)技術(shù)研究的效率。
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