AI观察:从ECCV2020看参赛AI公司的技术潜实力

2020年8月23-28日,原定于在英国格拉斯哥举行的ECCV 2020受疫情影响,改为虚拟形式在线上进行,但这并未影响参加者的热情,依然输出了相当多计算机视觉领域优质内容。几家具有代表性的AI企业也在本届赛事中展现了各自的优势,取得了令人瞩目的成绩。

百度:巨头基础雄厚 比赛与论文双强

百度是众所周知的互联网巨头,在AI领域,百度也是计算机视觉领域的“佼佼者”,凭借其自身雄厚的技术与数据基础,百度在ECCV 2020上也有不菲的成绩。先有10篇论文中选被收录,如今又“连中两元”拿下两个Workshop冠军,分别是Tiny Object Detection和目标检测领域最权威的比赛COCO。

在目标检测领域,百度可谓是获奖“常客”。去年,在目前规模最大的目标检测公开数据集Open Images Dataset V5(OIDV5)中,百度凭借领先的AI技术,摘得桂冠;在CVPR 2019 Workshop中,百度获得"Objects365 物体检测"国际竞赛 Full Track 冠军。

ECCV是世界计算机视觉顶级会议之一,每两年举办一场,与CVPR和ICCV并称计算机视觉领域三大会议。在本届的Workshop中,COCO Object Detection备受关注,它是目前学术界最权威的检测和实例分割比赛。首届Tiny Object Detection是为了帮助更多新兴领域提出新的基准和微小目标检测方式,解决行业痛点、满足应用需求。

阿里巴巴:开发 AI 神经网络用于打假 AI图像分类技术有新突破

在本届ECCV2020的图像分类赛中,阿里安全的高效AI分类技术超越三星、深兰科技、同济大学等国内外多支队伍的同类技术获得冠军。目前,阿里安全团队提出的“A visual inductive priors framework for data-efficient image classification”也已被ECCV 2020 Workshop VIPriors接收。

ECCV 2020分类比赛的难题是,与其他比赛动辄使用十几万的数据不同,ECCV 2020的分类比赛共有1000个类别,每个类别仅有50张图片作为训练数据。比赛要求选手在不使用任何预训练模型和额外数据情况下,从零训练模型。这意味着训练难度巨大,几乎是不可能完成的任务。

不过,这也正是ECCV 2020为了考验参赛队伍如何对来之不易的训练数据进行充分利用,促使AI神经网络进行高效学习,降低神经网络训练过程中的人力和计算资源消耗,也就是说,参赛队伍要打造一个高效能、低成本的分类AI。

目前,阿里安全这项基于小规模图像的高效AI技术已应用在知识产权商标识别、通用商品识别和动植物保护等场景中。这类场景类别数量多,每个类别样本数量较少,而预训练任务和目标任务存在差异,预训练模型可能损害目标任务的准确率,这个方案恰恰能够解决上述问题。

旷视科技:录用论文再创新高 研究成果吸引眼球

旷视科技是中国在计算机视觉领域具有代表性的AI公司,开发了一系列与计算机视觉相关的AI算法和产品应用。在本届ECCV赛事中,旷视最大的亮点是在论文录用方面收获颇丰。

本届ECCV论文录用难度较上一届增大,但旷视的表现依旧亮眼,在论文的入选数量与质量上刷新纪录。本届大会,旷视共有15篇成果入选,其中包含Oral论文2篇、Spotlight论文1篇,刷新了上届入选10篇的纪录。可见,旷视前沿技术上的研究能力比较突出。

值得一提的是,本次旷视研究院入选ECCV的部分工作使用旷视天元(MegEngine)深度学习框架进行开源。天元(MegEngine)是旷视自研,并在内部经过6年全员使用、打磨的工业级深度学习框架,其诞生之初的设计理念便直指从科研成果到大规模产品应用的高效转化。

深兰科技:比赛实战能力强,应用开发成果显著

深兰科技DeepBlueAI团队实力强劲,在ECCV2020赛事上表现不俗,包揽了GigaVision 2020挑战赛图像多类别目标检测和视频多目标跟踪双赛道冠军,有力推动了十亿级像素图像和视频的目标检测技术的发展。

此次深兰科技获得双冠的GigaVision 2020挑战赛,是由清华大学基于其新推出的数据集PANDA而组织的,PANDA是全球首个十亿像素级别视频数据集。过去十年中,行人检测、跟踪、动作识别、异常检测、属性识别等以人为中心的计算机视觉分析任务引起了人们的极大关注,为了促进新的算法来理解大规模现实世界场景中复杂的人群活动及社交行为,可将图像放大千倍的十亿级别像素目标检测,将在例如人脸识别、无人驾驶、监控安防和智能手机等多个领域被广泛应用。

据了解,深兰科技在计算机视觉领域也成绩斐然,在全球三大计算机视觉顶级会议挑战赛ICCV、CVPR和ECCV上分别取得了多个第一的优异战绩,且在应用开发方面也卓有显著,包括疫情期间发挥了极大作用的深兰AI热感视觉行为监控系统-猫头鹰,在广州、深圳、武汉、上海、长沙等多地获得自动驾驶路测牌照的熊猫智能公交车,在软件与硬件结合、AI赋能方面有一定建树。

纵观此次赛事,百度发挥了其巨头的优势,凭借雄厚的大数据资源和良好的AI技术发展基础,在ECCV赛事摘得桂冠;阿里巴巴作为传统电商巨头,着眼于自身的商品、商标打假课题,与AI计算机视觉有机结合,提升了新零售领域的技术水平;旷视科技作为计算机视觉领域代表性AI公司,继续在自己的领域耕耘,出产了可观的研究成果;深兰科技的计算机视觉技术为其核心技术之一,其实力已在多项国际顶会竞赛中得以验证,并已应用于不同领域的产品中。

以上摘选的几家参赛的公司,有些是AI大海中的“航空母舰”,有些则是“冲锋快艇”、“驱逐舰”,小编仅仅是从计算机视觉这项技术的角度,在网上看到了上述几家公司的精彩成绩,觉得可圈可点,有各自的特色。

自2019年以来,AI企业无论是巨头还是独角兽,真正具有实力的AI企业都渐渐进入人们的视野,都在创造属于自己的成绩,ECCV 2020是不平凡的一届赛事,这个被称之为“史上最难的ECCV”的比赛,在论文录取方面录取率为27%,较上届下降约5%。而至于比赛,要想拿到奖项,在一个大的竞技场上,对于每一个参与赛事的公司而言都是难以言状的极限考验。祝愿这个激烈赛场,能够孕育、淬炼出中国更好的AI公司。

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