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2020年8月23-28日，原定于在英國格拉斯哥舉行的ECCV 2020受疫情影響，改為虛擬形式在線上進(jìn)行，但這并未影響參加者的熱情，依然輸出了相當(dāng)多計算機(jī)視覺領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。幾家具有代表性的AI企業(yè)也在本屆賽事中展現(xiàn)了各自的優(yōu)勢，取得了令人矚目的成績。
百度是眾所周知的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，在AI領(lǐng)域，百度也是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的“佼佼者”，憑借其自身雄厚的技術(shù)與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，百度在ECCV 2020上也有不菲的成績。先有10篇論文中選被收錄，如今又“連中兩元”拿下兩個Workshop冠軍，分別是Tiny Object Detection和目標(biāo)檢測領(lǐng)域最權(quán)威的比賽COCO。
在目標(biāo)檢測領(lǐng)域，百度可謂是獲獎“常客”。去年，在目前規(guī)模最大的目標(biāo)檢測公開數(shù)據(jù)集Open Images Dataset V5(OIDV5)中，百度憑借領(lǐng)先的AI技術(shù)，摘得桂冠；在CVPR 2019 Workshop中，百度獲得"Objects365 物體檢測"國際競賽 Full Track 冠軍。
ECCV是世界計算機(jī)視覺頂級會議之一，每兩年舉辦一場，與CVPR和ICCV并稱計算機(jī)視覺領(lǐng)域三大會議。在本屆的Workshop中，COCO Object Detection備受關(guān)注，它是目前學(xué)術(shù)界最權(quán)威的檢測和實例分割比賽。首屆Tiny Object Detection是為了幫助更多新興領(lǐng)域提出新的基準(zhǔn)和微小目標(biāo)檢測方式，解決行業(yè)痛點(diǎn)、滿足應(yīng)用需求。
在本屆ECCV2020的圖像分類賽中，阿里安全的高效AI分類技術(shù)超越三星、深蘭科技、同濟(jì)大學(xué)等國內(nèi)外多支隊伍的同類技術(shù)獲得冠軍。目前，阿里安全團(tuán)隊提出的“A visual inductive priors framework for data-efficient image classification”也已被ECCV 2020 Workshop VIPriors接收。
ECCV 2020分類比賽的難題是，與其他比賽動輒使用十幾萬的數(shù)據(jù)不同，ECCV 2020的分類比賽共有1000個類別，每個類別僅有50張圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。比賽要求選手在不使用任何預(yù)訓(xùn)練模型和額外數(shù)據(jù)情況下，從零訓(xùn)練模型。這意味著訓(xùn)練難度巨大，幾乎是不可能完成的任務(wù)。
不過，這也正是ECCV 2020為了考驗參賽隊伍如何對來之不易的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行充分利用，促使AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高效學(xué)習(xí)，降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的人力和計算資源消耗，也就是說，參賽隊伍要打造一個高效能、低成本的分類AI。
目前，阿里安全這項基于小規(guī)模圖像的高效AI技術(shù)已應(yīng)用在知識產(chǎn)權(quán)商標(biāo)識別、通用商品識別和動植物保護(hù)等場景中。這類場景類別數(shù)量多，每個類別樣本數(shù)量較少，而預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)存在差異，預(yù)訓(xùn)練模型可能損害目標(biāo)任務(wù)的準(zhǔn)確率，這個方案恰恰能夠解決上述問題。
曠視科技是中國在計算機(jī)視覺領(lǐng)域具有代表性的AI公司，開發(fā)了一系列與計算機(jī)視覺相關(guān)的AI算法和產(chǎn)品應(yīng)用。在本屆ECCV賽事中，曠視最大的亮點(diǎn)是在論文錄用方面收獲頗豐。
本屆ECCV論文錄用難度較上一屆增大，但曠視的表現(xiàn)依舊亮眼，在論文的入選數(shù)量與質(zhì)量上刷新紀(jì)錄。本屆大會，曠視共有15篇成果入選，其中包含Oral論文2篇、Spotlight論文1篇，刷新了上屆入選10篇的紀(jì)錄?？梢?，曠視前沿技術(shù)上的研究能力比較突出。
值得一提的是，本次曠視研究院入選ECCV的部分工作使用曠視天元（MegEngine）深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行開源。天元（MegEngine）是曠視自研，并在內(nèi)部經(jīng)過6年全員使用、打磨的工業(yè)級深度學(xué)習(xí)框架，其誕生之初的設(shè)計理念便直指從科研成果到大規(guī)模產(chǎn)品應(yīng)用的高效轉(zhuǎn)化。
深蘭科技DeepBlueAI團(tuán)隊實力強(qiáng)勁，在ECCV2020賽事上表現(xiàn)不俗，包攬了GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽圖像多類別目標(biāo)檢測和視頻多目標(biāo)跟蹤雙賽道冠軍，有力推動了十億級像素圖像和視頻的目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展。
此次深蘭科技獲得雙冠的GigaVision 2020挑戰(zhàn)賽，是由清華大學(xué)基于其新推出的數(shù)據(jù)集PANDA而組織的，PANDA是全球首個十億像素級別視頻數(shù)據(jù)集。過去十年中，行人檢測、跟蹤、動作識別、異常檢測、屬性識別等以人為中心的計算機(jī)視覺分析任務(wù)引起了人們的極大關(guān)注，為了促進(jìn)新的算法來理解大規(guī)?，F(xiàn)實世界場景中復(fù)雜的人群活動及社交行為，可將圖像放大千倍的十億級別像素目標(biāo)檢測，將在例如人臉識別、無人駕駛、監(jiān)控安防和智能手機(jī)等多個領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。
據(jù)了解，深蘭科技在計算機(jī)視覺領(lǐng)域也成績斐然，在全球三大計算機(jī)視覺頂級會議挑戰(zhàn)賽ICCV、CVPR和ECCV上分別取得了多個第一的優(yōu)異戰(zhàn)績，且在應(yīng)用開發(fā)方面也卓有顯著，包括疫情期間發(fā)揮了極大作用的深蘭AI熱感視覺行為監(jiān)控系統(tǒng)-貓頭鷹，在廣州、深圳、武漢、上海、長沙等多地獲得自動駕駛路測牌照的熊貓智能公交車，在軟件與硬件結(jié)合、AI賦能方面有一定建樹。
縱觀此次賽事，百度發(fā)揮了其巨頭的優(yōu)勢，憑借雄厚的大數(shù)據(jù)資源和良好的AI技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)，在ECCV賽事摘得桂冠；阿里巴巴作為傳統(tǒng)電商巨頭，著眼于自身的商品、商標(biāo)打假課題，與AI計算機(jī)視覺有機(jī)結(jié)合，提升了新零售領(lǐng)域的技術(shù)水平；曠視科技作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域代表性AI公司，繼續(xù)在自己的領(lǐng)域耕耘，出產(chǎn)了可觀的研究成果；深蘭科技的計算機(jī)視覺技術(shù)為其核心技術(shù)之一，其實力已在多項國際頂會競賽中得以驗證，并已應(yīng)用于不同領(lǐng)域的產(chǎn)品中。
以上摘選的幾家參賽的公司，有些是AI大海中的“航空母艦”，有些則是“沖鋒快艇”、“驅(qū)逐艦”，小編僅僅是從計算機(jī)視覺這項技術(shù)的角度，在網(wǎng)上看到了上述幾家公司的精彩成績，覺得可圈可點(diǎn)，有各自的特色。
自2019年以來，AI企業(yè)無論是巨頭還是獨(dú)角獸，真正具有實力的AI企業(yè)都漸漸進(jìn)入人們的視野，都在創(chuàng)造屬于自己的成績，ECCV 2020是不平凡的一屆賽事，這個被稱之為“史上最難的ECCV”的比賽，在論文錄取方面錄取率為27%，較上屆下降約5%。而至于比賽，要想拿到獎項，在一個大的競技場上，對于每一個參與賽事的公司而言都是難以言狀的極限考驗。祝愿這個激烈賽場，能夠孕育、淬煉出中國更好的AI公司。
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