旷视科技研究院包揽 COCO、Places 三项世界冠军

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北京，10月30日(新华社)-当地时间10月29日上午，在意大利威尼斯举行的国际计算机视觉会议(ICCV 2017)的“联合可可和场地识别挑战”研讨会上，宣布了可可和场地比赛的排名。在七个具有挑战性的项目中，megvii参与了最重要的四个项目，并获得了三个一等奖和一个二等奖。它一举击败了来自微软、facebook、谷歌、上塘科技、卡内基梅隆大学、北京大学、香港中文大学、上海交通大学等大学的竞争对手，成为首个赢得可可竞争的中国企业。

可可挑战排名结果

ms coco(微软上下文中的通用对象)挑战是继imagenet(已停产)之后计算机视觉领域最受关注和最权威的竞争之一。它也是图像(对象)识别方向上最重要的基准(无)。目前，这也是国际领域中唯一能够将谷歌、微软和facebook这三大巨头、顶尖的国际大学和优秀的创新企业聚集在一起的竞争。与imagenet图像分类任务关注整幅图像相比，coco中的目标检测任务更加关注每个目标的个体(如各种小目标和各种遮挡目标)，因此要求算法对图像细节有更好的理解。这次比赛也代表了继imagenet之后图像识别的最高水平。

鄙视技术脸++团队

Coco自2015年以来已经举办了三次，前两个目标检测冠军是msra和谷歌。今年的coco包含四个任务:检测挑战、实例分割、(人)关键点挑战和素材分割。其中，Defiance Technology的face++团队参与了前三项任务的挑战，并取得了两项突出成果(目标检测和人体关键点)和一项突出成果(目标分割)。

由麻省理工学院、芝加哥大学和其他大学领导的Places是一个新的国际计算机视觉竞赛，旨在深入理解图像场景，今年与coco联合举办。2017年places有三个任务:场景解析、实例分割和语义边界检测。迪法恩斯技术公司的face++团队只参与了对象分割的挑战，并击败了主要竞争对手谷歌，赢得了这项任务的冠军。

对于工业来说，机器理解人体、物体和场景是非常重要的。科科藐视研究所的成就和地方竞争可以证明藐视技术在世界上的技术领先地位。研究院和产品中心将利用技术竞争优势，继续共同推进产品开发中的技术改造，探索行为识别、场景分割、目标检测、目标分割等技术在互联网金融、智能安全、城市大脑、新零售、手机等实际场景或行业中的应用，实现技术价值最大化。

首席科学家、蔑视技术研究所所长孙健表示，这种蔑视技术可以代表中国企业在这场竞争最激烈的比赛中首次赢得三项最重要的冠军，主要依靠三种法宝:

1.无视megbrain，一个由所有员工自行开发和使用的深度学习引擎，它使我们能够以最快的速度系统地训练算法；

2.迪法恩斯研究所在深度学习和计算机视觉算法方面积累了长期而深入的研究。虽然在国际数据集竞赛中很少轻视“刷单”，但实际上，内部技术指标一直很高，所以借此机会与大家分享；

3.除了丰富的计算资源之外，更重要的是学院要有一个鼓励持续高速创新的环境和追求完美的文化。