亚洲福利在线无码天天看-99久久精品久久久久,蜜芽miya737.mon.永不失联,三年片在线观看免费观看高清动漫 推荐,行業(yè)大數(shù)據(jù),六十路高龄老熟女m,在线播放亚洲国产一区二区三,全国空降联系方式是多少,99久久精品久久久久,蜜桃一起草

6月19日-25日，計算機視覺和模式識別領域的三大頂級會議之一CVPR在線上盛大舉行，深蘭科技在本屆會議中組織了兩支團隊參賽，共獲得了五冠七亞兩季，共計14項大獎，再一次奠定了深蘭在計算機視覺領域的全球領先地位。



深蘭獲獎榮譽速覽

冠軍任意到任意的深度圖 引導的圖像重照明挑戰(zhàn)賽

NTIRE 2021 Depth Guided Relighting Challenge Track 2: Any-to-any relighting

本次競賽屬于NTIRE研討會系列競賽之一。NTIRE主要研究圖像恢復、增強新趨勢，聚焦圖像視頻的質量改進與評估，是近年來計算機圖像修復領域最具影響力的研討會之一。



競賽要求為基于示例的單個圖像重新照明，即操縱在特定照明設置（光源位置和色溫）下捕獲的輸入圖像，使其看起來像是在不同設置下拍攝的。

近些年，圖像重新照明越來越受到關注，因為它允許照片增強或修飾，并且是一種特定于照明的樣式轉換形式，而所有這些都被深度學習方法所推動。競賽使用用于照明傳輸的虛擬圖像數據集 (VIDIT)，DeepBlueAI團隊主要參與了Track2賽道并取得總成績第一。

雙冠動作識別挑戰(zhàn)賽（鎖定雙賽道）

MMAct Challenge 2021

2021年 MMAct 挑戰(zhàn)賽在 CVPR2021 動作識別國際挑戰(zhàn)賽 (ActivityNet) 研討會上舉辦。競賽要求參賽者提出跨模態(tài)視頻動作識別/定位方法，以彌補使用 MMAct數據集的純視覺方法的缺點。



此任務的目標是利用基于傳感器，例如穿戴式傳感器數據作為特權信息，以及基于視覺的模態(tài)，其方式可以克服訓練（傳感器 + 視頻）和測試（僅視頻）階段之間模態(tài)差異所帶來的限制。挑戰(zhàn)賽促進了關于如何通過使用跨模態(tài)方法解決視覺挑戰(zhàn)的另一種觀點，希望擴大對視頻動作理解的研究，以進一步利用日常使用的智能設備（例如智能手機）中的傳感器。

DeepBlueAI團隊參與了跨模態(tài)視頻動作識別與時序定位兩個賽道，并分別以大比分領先取得第一。

賽道一：



賽道二：



冠軍低分辨率視頻行為識別挑戰(zhàn)賽

TinyAction Challenge

TinyAction Challenge同屬CVPR2021 動作識別國際挑戰(zhàn)賽 (ActivityNet) 研討會，競賽旨在提高低分辨率高噪聲等真實監(jiān)控場景下的視頻行為識別能力，并提供大量真實場景視頻片段及標注，每個視頻片段中可能含有多個動作，本質是一個多標簽的行為識別任務。

面對視頻分辨率很低、尺度多樣、質量較差且含有大量噪聲、以及場景和行為多樣等難點，深蘭團隊合理地選擇了模型算法，進行了精細的模型訓練，同時在數據的后處理上做了大量的優(yōu)化，有效實現了低分辨率高噪聲視頻中行為識別，并最終大比分領先，獲得冠軍。



深蘭團隊競賽數據信息


冠亞包攬植物病理識別挑戰(zhàn)賽

Plant Pathology 2021

深蘭科學院的兩支團隊在FGVC第8屆研討會中包攬了植物病理識別挑戰(zhàn)賽的冠軍和亞軍，這也是深蘭連續(xù)三年問鼎該賽事。

競賽是要識別蘋果樹葉是否有疾病以及相應的疾病種類（同一個葉子可能有多種疾病），難點主要包括：可能存在臟數據、多標簽數據的嚴重缺少等。團隊在有限時間內，僅憑完成了一半的方案即獲得了冠軍，而另一支深蘭勁隊緊隨獲得亞軍。



深蘭團隊競賽數據信息



CVPR 2021整體戰(zhàn)績


（以賽事四大研討會匯總）



NTIRE



ActivityNet



FGVC8




UG2