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| 本文作者： 木子 | 2020-07-22 09:59 |
近日，創(chuàng)新奇智憑借突破性的AInnoSeg全景分割算法，刷新MIT Scene Parsing Benchmark 場景解析任務(wù)世界最好成績，領(lǐng)先商湯科技（2020年3月、5月為該基準(zhǔn)測試的世界冠軍）、北京大學(xué)、南京大學(xué)、騰訊等眾多知名公司和研究機構(gòu)，以絕對優(yōu)勢獲得冠軍。
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MIT Scene Parsing Benchmark 致力于為場景感知、場景解析、實例分割和語義理解等計算機視覺技術(shù)提供訓(xùn)練和性能標(biāo)準(zhǔn)化評估平臺。該基準(zhǔn)測試的數(shù)據(jù)來自ADE20K數(shù)據(jù)集，以場景目標(biāo)復(fù)雜、目標(biāo)尺度變化范圍大等特點著稱，共包含150個類別，覆蓋人類生活各個方面的場景，里面同種類的物體在不同場景中表現(xiàn)出的大小、比例、姿態(tài)差別非常大，并且不同物體之間存在遮擋嚴(yán)重的問題，是全球范圍內(nèi)公認(rèn)的最具挑戰(zhàn)性、權(quán)威性、代表性的場景解析評測集，在AI相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注和高度認(rèn)可，吸引著眾多國際知名企業(yè)、學(xué)術(shù)研究機構(gòu)集中參與。ADE20K數(shù)據(jù)集在圖像分割領(lǐng)域意義重大，是世界計算機視覺三大頂級會議（CVPR、ICCV和ECCV）語義分割論文權(quán)威基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。
ADE20K數(shù)據(jù)集
目前最優(yōu)的全景分割算法無法解決圖像中物體邊緣像素的分割和小物體的分割準(zhǔn)確性。創(chuàng)新奇智提出的AInnoSeg算法卻能有效地解決這些問題。AInnoSeg算法首先使用基于Nonlocal network修改的pixel and channel attention網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來嫁接在HRnet上面，這樣能夠精確地對圖像中每個像素進(jìn)行分割；然后連接一個OCRnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對圖像中每個物體和屬于這個物體的像素進(jìn)行聯(lián)系，從而能夠讓算法更加關(guān)注物體自身的像素和邊緣像素；然后使用數(shù)據(jù)增強的方式，讓算法更加關(guān)注圖像中小物體的分割。同時使用多個輔助損失函數(shù)來完成訓(xùn)練。
HRnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
其次，AInnoSeg提供了半監(jiān)督的訓(xùn)練模型流程，可以在數(shù)據(jù)集比較少的情況下，提升算法模型的表現(xiàn)力。
半監(jiān)督訓(xùn)練流程圖
AInnoSeg算法實現(xiàn)細(xì)節(jié)論文：（請戳此處）
我們來看看AInnoSeg算法在ADE20K數(shù)據(jù)集上面的表現(xiàn)。
AInnoSeg算法相比較于目前最優(yōu)的分割算法，能夠有效地分割物體邊緣和小物體的分割
圖像分割是計算機視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)，有著眾多的應(yīng)用場景。本次大賽創(chuàng)新奇智奪冠的AInnoSeg全景分割算法已經(jīng)應(yīng)用到創(chuàng)新奇智ManuVision工業(yè)視覺平臺和MatrixVision視頻智能平臺，用于工業(yè)制造過程的產(chǎn)品質(zhì)量管控，以及生產(chǎn)園區(qū)的車輛檢測、行為分析等各類復(fù)雜現(xiàn)實場景。
創(chuàng)新奇智不僅擁有業(yè)界領(lǐng)先的計算機視覺技術(shù) — 連續(xù)刷新人臉檢測競賽WIDER FACE、物體檢測競賽 PASCAL VOC、實例分割競賽Cityscapes、多目標(biāo)跟蹤競賽MOT Challenge等多個世界頂級計算機視覺大賽的全球排行榜，以2%的概率入選計算機視覺頂會ECCV 2020 Oral論文；還注重將技術(shù)商業(yè)化落地，在IDC中國人工智能市場報告中，躋身中國人工智能市場計算機視覺應(yīng)用主流供應(yīng)商，市場份額位居第6，是2018-2019 YoY增速最快企業(yè)。
創(chuàng)新奇智CTO張發(fā)恩表示：“創(chuàng)新奇智重創(chuàng)新，更重實踐，研發(fā)能解決實際問題的AI算法，推動人工智能與實體產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。未來，創(chuàng)新奇智將探索包括圖像分割在內(nèi)的計算機視覺技術(shù)在更多細(xì)分場景的應(yīng)用落地，助力產(chǎn)業(yè)智能化?！?/p>
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