阿里云刷新机器视觉算法测评平台KITTI世界纪录

5月18日,阿里巴巴iDST视觉计算研究员华先胜及其团队打破了机器视觉算法测评平台KITTI上车辆检测的世界纪录,将其准确率提升到90.46%,这项算法被认为是实现无人驾驶的关键技术,重点解决多视角,多姿态以及车辆遮挡等问题。此前,这项技术已经在阿里云ET城市大脑落地,应用在杭州的人工智能中枢中。

阿里云刷新机器视觉算法测评平台KITTI世界纪录

据了解,此次技术突破是由阿里巴巴iDST视觉计算研究员华先胜领导的团队完成。他们提出了基于区域融合决策和上下文相关的多任务深度神经网络,用于复杂场景下的车辆检测任务,重点解决其中多视角,多姿态以及车辆遮挡等问题。

在网络结构设计上,利用反卷积操作提高了小目标的召回率,同时拼接了多层特征以融合低层的局部信息和高层的语义信息,提高了边框定位的准确率。在训练过程中,还借鉴了GAN(生成对抗网络)中的对抗训练模式。

华先胜表示,“现在我们已经将这样的技术集成到阿里云ET当中,并在城市大脑中得以应用。它能够帮助城市大脑准确的看懂车流信息,快速的做出全局性判断”。

以交通治理为例,通过这项技术,城市大脑通过普通摄像头就可以感知复杂路况下车辆的运行状态和轨迹,对这些数据进行实时分析。基于此进行多种智能交通优化。

在阿里云iDST夺魁之前,也曾报道过国内AI公司在KITTI中取得的佳绩:去年9月份,图森未来在KITTI数据集中获得目标检测三个单项、目标追踪两个单项、道路分割四个单项,共计九个单项的世界第一。随后在今年2月份,宇视在计算机视觉算法权威测评平台KITTI以三个单项第一、总分第一刷新世界纪录。

该日志由 91aliyun 于2017年05月18日发表在 阿里云动态 分类下, 你可以发表评论,并在保留原文地址及作者的情况下引用到你的网站或博客。

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关键词:KITTI 机器视觉
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