雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：2019 年 6 月 16 日至 21 日，IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議 CVPR 2019（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）將于美國洛杉磯舉行，該會議與 ECCV、ICCV 共稱為計算機視覺領域三大頂級學術(shù)會議。

日前，CVPR 2019 UG2+ 挑戰(zhàn)賽已于 2019 年 1 月 3 日開啟報名，全球開發(fā)者可前往官方通道（http://www.ug2challenge.org/index.html）進行報名。

首屆 UG2 挑戰(zhàn)賽于 CVPR 2018 成功舉辦，今年 UG2 挑戰(zhàn)賽的增強版 UG2+ 挑戰(zhàn)賽依舊致力于為研究人員提供一個回顧「應對現(xiàn)實場景中各種視覺不利場景的最新進展」的綜合性平臺。該挑戰(zhàn)賽由「無約束移動場景中的視頻目標分類和檢測」、「可見性差場景中的目標檢測」兩個挑戰(zhàn)賽道組成，前者由國家情報局（ODNI）、高級智慧研究計劃（IARPA）贊助支持，后者由快手、美圖影像實驗室、NEC 美國實驗室和沃爾瑪贊助支持，同時主辦方為兩個賽道的獲勝者分別設置了 50000 美金、10000 美金的獎金。

同時，兩個賽道下面又分別設置了 2 個、3 個子賽道：

• 「無約束移動場景中的視頻目標分類和檢測」賽道下設「視頻目標檢測改進」和「視頻目標分類改進」2 個子賽道?！敢曨l目標檢測改進」致力于對無約束場景中大量可視目標類別中的目標進行檢測（例如預分割目標）；而「視頻目標分類改進」則致力于改進從無約束的移動場景中捕獲的視頻目標的分類準確率。數(shù)據(jù)集方面，主辦方為這兩個賽道提供了涵蓋 ImageNet 數(shù)百個類別的 150,000 個帶標注的框架。

• 「可見性差環(huán)境中的目標檢測」以評估和推進視覺不利場景（如不利的天氣和光線場景）中目標檢測算法的穩(wěn)定性為目標，下設「霧天場景下的（半）監(jiān)督目標檢測」、「弱光線場景下的（半）監(jiān)督人臉檢測」以及「具有雨滴遮擋的零樣本目標檢測」3 個子賽道。數(shù)據(jù)集方面，主辦方為「霧天場景下的（半）監(jiān)督目標檢測」子賽道，提供了來自交通監(jiān)控的 4,322 張經(jīng)標注的和 4,807 張沒有標注的現(xiàn)實世界的霧天圖片；為「弱光線場景下的（半）監(jiān)督人臉檢測」提供了 6,000 經(jīng)標注的和 9，000 張未經(jīng)標注的弱光線場景下捕捉的人臉圖片，外加在可控的現(xiàn)實光線中捕獲 1，000 對弱光線/正常光線的圖片；為「具有雨滴遮擋的零樣本目標檢測」子賽道提供了 1,010 對雨滴圖片。同時，參賽者也可以利用額外的訓練集來進行模型訓練。

另外，官網(wǎng)也特別針對參賽者的投稿主題做出了要求，包括以下 5 個主題：

• 面向戶外移動場景的目標檢測、分割或識別的新算法，這些戶外移動場景包括無人機、滑翔機、自動駕駛汽車以及戶外機器人等；

• 面向現(xiàn)實世界中視覺不利場景的目標檢測或識別，這些視覺不利場景包括霧、雨、雪、冰雹、沙塵、水下、低分辨率等；

• 解釋、量化和優(yōu)化低水平計算攝像學（圖像重建、復原以及強化）任務和各種高水平計算機視覺任務二者間的相互關(guān)系的潛在模型和理論；

• 針對復雜的視覺不利場景中圖像的降級和回復過程，開發(fā)的基于物理或可解釋的新模型。

• 面向圖像復原和強化算法的新評估和度量方法，尤其要側(cè)重于無參考的度量方法，由于對于大多數(shù)視覺不利場景下真實的戶外圖像來說，很難獲得純凈的「基本事實」來做比較。

UG2+ 挑戰(zhàn)賽面向全球的企業(yè)、研究機構(gòu)和院校進行參賽隊伍的招募，報名截止日期為 2019 年 4 月 1 日。同時，該挑戰(zhàn)賽將分別于 2019 年 5 月 1 日截止提交，并于 5 月 20 日公布比賽結(jié)果。而獲勝團隊則將于于 6 月 18 日在 CVPR 2019 的 workshop 上進行展示。

關(guān)于報名、數(shù)據(jù)集、評估、提交以及 workshop  議程等更多細節(jié)說明，可登錄 UG2+ 挑戰(zhàn)賽官網(wǎng)查看并報名。

挑戰(zhàn)賽官網(wǎng)地址：http://www.ug2challenge.org/index.html 雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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