电信学子获得CV101-计算机视觉青年开发者大赛双料冠军

Author:Time:2019-11-06Hits:

112日,由深圳极视角科技主办,深圳市人才工作局、共青团深圳市委员会作为指导单位,英特尔(中国)、UCLOUD作为战略合作伙伴的“CV101-计算机视觉青年开发者榜单”大赛正式落下帷幕。来自电信学院学生梁定康、徐晨丰、徐志良、陈习武、杨贤组成的团队在许永超、白翔和林宏志老师的指导下,斩获主赛道冠军以及“OpenVINO”赛道冠军,也是唯一在两个赛道获奖的队伍,并获得18万元的现金奖励。


  本次大赛历时两个月,大赛吸引了946人、785支队伍参与,参赛选手有来自帝国理工大学、悉尼大学、清华大学、北京大学、华中科技大学、浙江大学、武汉大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学等国内外知名高校,也有来自华为、三星等知名企业的选手。本次大赛设置主赛道以及OpenVINO赛道,主赛道包含了安全帽佩戴识别任务、集装箱编号识别任务、河道污染识别任务、吸烟识别任务、人流密度统计任务等五大任务,OpenVINO赛道需要借助英特尓提供的OpenVINO工具将模型进行转换,主要衡量参赛者提交模型的性能绝对值以及成本效率。


  电信学院五名学生——梁定康(研一)、徐晨丰(大四)、徐志良(研一)、陈习武(研一)、杨贤(研一)在许永超、白翔和林宏志老师的指导下组队参加。所选任务为人流密度统计,需要开发出能够同时适用于密集和稀疏等多种复杂场景的人数统计算法,准确输出图片中的总人数。


  参赛团队采用的算法是基于实验室发表于ICCV 2019题为Learn to Scale: Generating Multipolar Normalized Density Map for Crowd Counting”的工作,第一作者为本科生徐晨丰,指导老师为许永超和白翔老师。参赛团队针对已有人头计数方法受背景干扰大、难以精确统计密集人群的问题,在不显著增加额外模型参数及运行时间下,研究如何自动学习密集区域的放大系数,达到自适应的不同密集区域的准确人头计数,最终获得所在任务第一,主赛道总榜第一以及OpenVINO赛道第一的好成绩。





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