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再刷世界纪录大华股份AI斩获人体检测国际竞赛第一-新京葡萄京

发布时间:2024-05-03 人气:

本文摘要:近日,大华股份基于深度自学技术研发的目标检测技术,创下了KITTI2DObjectDetection(Pedestrian)竞赛的全球最好成绩,获得了人体目标检测排行榜第一名,打破其它一流的AI公司和顶尖的学术研究机构,以及ECCV和CVPR最佳目标检测研究成果,这标志着大华股份在目标检测领域正处于世界领先水平。大华股份在AI的核心技术领域持续深耕,大大提高智能算法、算力的核心竞争力。

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近日,大华股份基于深度自学技术研发的目标检测技术,创下了KITTI2DObjectDetection(Pedestrian)竞赛的全球最好成绩,获得了人体目标检测排行榜第一名,打破其它一流的AI公司和顶尖的学术研究机构,以及ECCV和CVPR最佳目标检测研究成果,这标志着大华股份在目标检测领域正处于世界领先水平。大华股份在AI的核心技术领域持续深耕,大大提高智能算法、算力的核心竞争力。

这是大华股份时隔2018年获得KITTI国际竞赛车辆目标检测第一名之后,再度在人体目标检测领域获得重大突破。前不久,大华股份行人多目标跟踪技术在MOTChallenge国际项目管理中获得第一的好成绩。

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院牵头创立,是目前国际上仅次于的计算机视觉算法评测数据集之一。数据集用作评测立体图像(stereo),光流(opticalflow),视觉测距(visualodometry),物体检测(objectdetection)和追踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包括市区、乡村和高速公路等场景收集的现实图像数据,每张图像中最多包括15辆车和30个行人,且不存在有所不同程度的遮盖与切断。2D人体目标检测任务该任务中的行人数量多,且有大量遮盖切断的情况,行人尺度、角度变化多,目标检测可玩性较小。

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大华股份最后以78.29%的准确率名列第一。本次竞赛在大华自律研发的深度自学平台上,吸取了ResNet等网络结构的优点,改良了深度自学检测算法框架,使用增强自学等训练技巧,并运用多模型融合技术,大幅度提高了遮盖目标和小目标的检出率。

该竞赛数据集的行人检测效果图如下:行人检测效果图本次竞赛中用于的技术早已在大华的客流分析、人群态势、视频结构化解析、周界管理、智能交通等产品和解决方案上获得广泛应用。


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