曠視、北郵等國內團隊包攬六項第一，COCO&Mapillary聯合挑戰賽結果公布科技頭條網

曠視、北郵等國內團隊包攬六項第一，COCO&Mapillary聯合挑戰賽結果公布

機器之心報道

今日，ECCV 2018 COCO + Mapillary 聯合挑戰賽結果公佈，來自國內的曠視科技、港中文 - 商湯聯合實驗室、北郵、滴滴等團隊獲得了這一挑戰賽全部六大賽項的第一名。

當地時間 9 月 8 日，兩年一度的歐洲計算機視覺頂級學術會議 ECCV 2018 在德國慕尼黑拉開帷幕。作為計算機視覺領域的三大頂會之一，ECCV 2018 受到了極大的關注，火熱異常。如今大會官網還掛著一份醒目的通知：大會已滿額，沒地方了。

旷视、北邮等国内团队包揽六项第一，COCO&Mapillary联合挑战赛结果公布

據數據顯示，本屆大會註冊參會人數近 3200 人，收到論文投稿 2439 篇，其中接收 776 篇（31.8%）。在活動方面，ECCV 2018 共有 43 場 Workshops 和 11 場 Tutorials。

今日，在大會研討會 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop 上，會議組織方公佈了備受關注的 COCO + Mapillary 聯合挑戰賽的結果，來自中國的創業公司、高校團隊包攬了 6 個項賽的第一名。

挑戰賽簡介

計算機視覺領域有眾多挑戰賽，MS COCO 是其中最受關注和最權威的比賽之一。COCO 是英文 Commen Objects in Context 的縮寫，並有同名論文發佈。COCO 數據集針對全場景理解而設計，意在促進物體檢測研究發展。

Mapillary Vistas 是新近推出的街景集圖像數據集，專注於圖像的高階語義理解，推動自動駕駛和機器人導航等領域的技術落地。在數據集和應用任務方面，兩者有很多不同，而後者對前者起補足作用。通常來講，COCO 是自然場景下的物體識別，Mapillary 則聚焦於街景場景識別，因此聯合挑戰賽的形式有利於計算機視覺技術更貼近現實場景，更具應用價值。

本屆在 ECCV 2018 上的 COCO + Mapillary 聯合挑戰賽，包含 4 項 COCO 比賽、2 項 Mapillary 比賽，共計 6 個賽項。

其中 COCO 挑戰賽項有：

Instance Segmentation（實例分割）
Panotic Segmentation（全景分割）
Keypoints（人體關鍵點檢測）
DensePose（人體密集姿態估計）

Mapillary 挑戰賽項包括：

Vistas Instance Segmentation（路景實例分割）
Vistas Panotic Segmentation（路景全景分割）

值得一提的是，自 2015 年首屆挑戰賽以來，COCO 賽項數量不斷更新，評估標準也更加複雜。COCO 2018 相較往年又有改變。在檢測方面，實例分割近年在 COCO 上大為流行，今年，COCO 和 Mapillary 都有此賽項；隨著檢測技術走向飽和，COCO 去掉了邊界框檢測這一賽項，但成績依然出現在榜單上。另外一個變動是新增了 DensePose 和 Panoptic Segmentation 兩個賽項。Panoptic Segmentation 同時解決一張圖像上前景物體與背景物體的分類問題，把互為分裂的語義分割和實例分割整合為一，推動分割技術步入新境界，不斷逼近現實應用。COCO 和 Mapillary 也都有此賽項。

大賽結果出爐

今日，在 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop（COCO & Mapillary 物體識別聯合挑戰賽研討會）上，主辦方最終公佈了比賽結果。