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宇视科技智能算法刷新世界纪录
发布时间:2024-07-08
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本文摘要:2017年2月,宇视与全球近百家著名厂商和研究机构同台竞技,在计算机视觉算法权威项目管理平台KITTI以三个单项第一、总分第一创下世界纪录。历年来参与KITTI评测的研究机构及高校还包括加州大学、NEC北美研究院、百度深度自学研究院等世界顶级研究团体。 KITTI算法评测平台,由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所牵头创立,是目前国际上最不具影响力的计算机视觉算法评测数据集之一。

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2017年2月,宇视与全球近百家著名厂商和研究机构同台竞技,在计算机视觉算法权威项目管理平台KITTI以三个单项第一、总分第一创下世界纪录。历年来参与KITTI评测的研究机构及高校还包括加州大学、NEC北美研究院、百度深度自学研究院等世界顶级研究团体。

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KITTI算法评测平台,由德国卡尔斯鲁厄理工学院和芝加哥丰田技术研究所牵头创立,是目前国际上最不具影响力的计算机视觉算法评测数据集之一。用作评测目标(机动车、非机动车、行人等)检测、目标追踪、路面拆分等视觉技术的性能,为机动车辅助驾驶员应用于做到技术评估与技术储备。本次车道检测任务,拒绝参与者用于计算机视觉算法精确检测出有由照相机所摄制的城市街道,还包括urbanunmarked、urbanmarked、urbanmultiplemarked三个场景及前三个场景的平均值urbanroad四项,从准确率、解任亲率、错误率、漏检亲率等六个维度展开综合评测。

此技术可应用于交通流量统计资料、交通堵塞和抛洒物检测,也可扩展至监控视频活动目标萃取、人群密度监测等。图:参赛者以电子邮件评测,其中宇视用于的unv代号是全球产品品牌;车道检测任务自2013年开始KITTI评测包括市区、乡村和高速公路等场景收集的现实图像数据,每张图像中多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮盖。由于车道场景非常丰富、光照差异性大,道路两侧行驶车辆、中央行经车辆和步行行人构成各类阻碍,部分场景为弯道或十字交叉路口,检测可玩性十分大。图:宇视评测结果,视觉算法精确检测出有的由照相机所摄制的城市街道宇视研发总裁王玉波回应:“权威的公开发表评测是取决于算法团队水平的最重要平台。

KITTI道路检测样本较较少,对于深度自学任务来说极具挑战。宇视研发团队基于深度自学算法的累积,建构拟合的多任务牵头模型,从样本分解成、模型调整到参数调优,大大优化,最后在KITTI评测中创下了世界纪录。宇视的目标是向世界顶级的研究机构相若,为驱动行业技术变革建构价值。


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