近日，在國(guó)際頂級(jí)賽事Pascal VOC挑戰(zhàn)賽目標(biāo)檢測(cè) comp4上，來自中國(guó)的搜狗視覺研究團(tuán)隊(duì)獲得了第一名的成績(jī)，其single model和ensemble model均展現(xiàn)出了具有明顯優(yōu)勢(shì)的精準(zhǔn)度，刷新了此前的世界最好成績(jī)，彰顯了搜狗在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位與技術(shù)積累。
據(jù)了解，PASCAL VOC挑戰(zhàn)賽是全球計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域知名的數(shù)據(jù)庫和權(quán)威賽事，其數(shù)據(jù)集標(biāo)注質(zhì)量高、場(chǎng)景復(fù)雜、目標(biāo)多樣、檢測(cè)難度大，是快速檢驗(yàn)算法有效性的首選。在計(jì)算視覺領(lǐng)域，Pascal VOC挑戰(zhàn)賽與ImageNet同為世界頂級(jí)的比賽，是國(guó)內(nèi)外AI公司競(jìng)相展開激烈競(jìng)爭(zhēng)的主賽場(chǎng)。截至目前，PASCAL VOC挑戰(zhàn)賽吸引了全球近百支專業(yè)隊(duì)伍參賽，包括Facebook、谷歌、微軟研究院、CMU(美國(guó)卡耐基－梅隆大學(xué))、清華大學(xué)、阿里、平安等國(guó)內(nèi)外語音合成領(lǐng)域的頂尖團(tuán)隊(duì)。
PASCAL VOC的數(shù)據(jù)集包括 20 個(gè)類別：人類，動(dòng)物(鳥、貓、牛、狗、馬、羊)，交通工具(飛機(jī)、自行車、船、公共汽車、小轎車、摩托車、火車)，室內(nèi)物體(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙發(fā)、電視)。其中，搜狗視覺研究團(tuán)隊(duì)參加了Object Detection(Competition4)子任務(wù)，在20類不同的目標(biāo)上獲得了大多數(shù)的最優(yōu)結(jié)果，體現(xiàn)了參賽團(tuán)隊(duì)的模型設(shè)計(jì)和技術(shù)功底。
通過近一年的算法積累與迭代，搜狗目前已經(jīng)建立了一套高效易用的通用檢測(cè)分割框架，可以針對(duì)任務(wù)快速遷移算法模型，達(dá)到實(shí)際應(yīng)用需求。而除了VOC外，搜狗在包括CVPR2018 WAD和Cityscapes的賽事中取得了優(yōu)秀的成績(jī)，這充分表明搜狗的通用檢測(cè)分割框架已基本成熟，可高效復(fù)用到各任務(wù)場(chǎng)景中，滿足實(shí)際的需求。
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