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北京邮电大学团队荣获计算机视觉领域COCO挑战赛第一名

发布日期:2018-09-11  来源:自动化学院

9月8日,计算机视觉领域的三大顶会之一ECCV 2018 在德国慕尼黑拉开帷幕。9月9日,在大会Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop 上,会议组织方公布了备受关注的 COCO + Mapillary 联合挑战赛的结果。由北京邮电大学自动化学院宋晴老师负责、杨录博士带领的BUPT-PRIV团队,在COCO2018-DensePose Challenge中,获得了第一名的瞩目成绩。

计算机视觉领域有众多挑战赛,MS COCO 是其中最受关注和最权威的比赛之一。MS COCO 的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,同名竞赛与著名的 ImageNet 竞赛一样,被认为是计算机视觉领域顶级赛事。而在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为当前图像识别领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软、Facebook 以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛。

本届COCO + Mapillary 联合挑战赛,包含 4 项 COCO 比赛、2 项 Mapillary 比赛,共计 6 个赛项。其中 COCO 挑战赛项有 :Instance Segmentation(实例分割)、Panoptic Segmentation(全景分割)、Keypoints(人体关键点检测)、DensePose(人体密集姿态估计);Mapillary 挑战赛项包括:Vistas Instance Segmentation(路景实例分割)和Vistas Panoptic Segmentation(路景全景分割)。我校BUTP-PRIV以绝对优势获得了COCO2018-DensePose Challenge的冠军。

北京邮电大学自动化学院“模式识别与智能视觉实验室”(PRIV:Pattern Recognition and Intelligent Vision),由宋晴博士于2008年建立。实验室长期从事模式识别领域的研究,自2013年起主攻深度学习和计算机视觉技术结合的理论研究和应用开发。PRIV实验室近年来在国际权威的PASCAL VOC、MSCOCO和ImageNet上均获得过优异的成绩。在2018 COCO挑战赛-密集姿态估计的赛道上,PRIV实验室提出了用于人体实例级分析的方法Parsing R-CNN,可以高效精准地解决人体实例级别的部位分割、姿态估计等问题,以绝对优势获得了该赛道的第一名。

北邮师生在此次计算机视觉顶级竞赛中的重要成果,标志着我校在计算机视觉、模式识别、人工智能领域的研究跻身世界前列。

▲COCO2018-DensePose Challenge第一名获奖证书

▲COCO2018比赛结果

▲ECCV 颁奖现场——BUPT-PRIV荣获第一名

▲ECCV 颁奖现场——BUPT-PRIV以绝对优势胜出

 

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