近日，ECCV官網發(fā)布了2018年最新COCO競賽的結果，結果顯示，在實例分割、全景分割、人體關鍵點檢測、DensePose以及今年最新的街景檢測和分割任務中，全部6項冠軍均由中國團隊包攬。
其中，曠視獲得了實例分割（并列第一）、全景分割、人體關鍵點檢測，以及Mapillary街景全景分割4項冠軍（含1項并列第一）；北京郵電大學自動化學院模式識別與測控技術實驗室（BUTP-PRIV）獲得了DensePose任務的冠軍；滴滴團隊（DiDi Map Vision）獲得了Mapillary街景檢測冠軍。此外，其他中國團隊也獲得了不菲的成績：微軟亞洲研究院團隊（MSRA）獲得了人體關鍵點檢測亞軍；北京大學和360組成的團隊（PKU_360）獲得了全景分割任務的亞軍。
據介紹，COCO 2018競賽與ECCV 2018一同舉辦，而且新增了兩項街景識別的新任務——Mapillary Vistas，這是是新近推出的街景集圖像數(shù)據集，專注于圖像的高階語義理解，推動自動駕駛和機器人導航等領域的技術落地。在數(shù)據集和應用任務方面，兩者有很多不同，而后者對前者起補足作用。通常來講，COCO 是自然場景下的物體識別，Mapillary 則聚焦于街景場景識別，因此聯(lián)合挑戰(zhàn)賽的形式有利于計算機視覺技術更貼近現(xiàn)實場景，更具應用價值。
COCO 2018 挑戰(zhàn)賽的具體任務包括：(1) 利用分割掩模進行目標檢測（實例分割），(2) 全景分割，(3) 人體關鍵點檢測，(4)DensePose。
關于MS COCO：
MS COCO 的全稱是常見物體圖像識別（Microsoft Common Objects in Context），起源于微軟2014年出資標注的Microsoft COCO數(shù)據集，同名競賽與此前著名的 ImageNet 競賽一樣，被視為是計算機視覺領域最受關注和最權威的比賽之一。
COCO 是一個旨在促進目標檢測研究的圖像數(shù)據集，重點關注檢測上下文中的目標。COCO 的注釋包括 80 個類別對象的實例分割，91 個類別的物品分割，人物實例的關鍵點檢測，以及每個圖像都有 5 個圖像標題（image captions）。
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