从全球高校中脱颖而出!北京交大斩获国际竞赛三项冠军
红果圆,你听说交大最近在国际竞赛中,从全球众多高校及科研院所的优秀队伍里脱颖而出,斩获了三项冠军吗?
哇!当然听说啦~好像是一个非常高大上的竞赛呢!人体...精细化...(。_。)
人体精细化解析竞赛!
╰(*°▽°*)╯ 快和我们讲讲这支厉害的队伍和这项顶级的竞赛吧~
CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。
该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
CVPR 2018 LIP国际竞赛专注于人体的精细语义理解任务,包括单人的人体解析任务、单人的人体姿态估计任务、多人的人体解析任务、多人的人体姿态估计任务、多人的精细化人体解析任务。LIP 2018是第二届举行,拥有大规模的像素级人体图像解析数据库、公平严格的评审标准以及国际性的竞赛影响力。
今年6月,北京交通大学赵耀教授团队和伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)Thomas Huang教授团队组成的BJTU_UIUC竞赛队伍荣获计算机视觉领域顶级会议CVPR 2018 “Look Into Person” 国际竞赛(以下简称LIP)三项人体精细化解析竞赛单元(Track1:Single-Person Human Parsing,Track2:Multi-Person Human Parsing,Track5:Fine-Grained Multi-Human Parsing)的冠军。
BJTU_UIUC竞赛队伍的主要成员包括韦世奎教授领导的MIC研究小组在读博士生刘婷、阮涛和赵杰,以及UIUC的魏云超博士(2016年毕业于MePro团队,现为伊利诺伊大学香槟分校 Thomas Huang教授的博士后研究员)。
▲毕业博士现为UIUC博后 魏云超
▼2016级博士 刘婷
▲2016级博士 阮涛
▼2017级博士 赵杰
BJTU_UIUC竞赛队伍参加了三项人体解析任务,并全部获得冠军。
单人的人体解析任务(Track1)要求将单人图像的人体在19种语义(如hair、face、coat等)上进行像素级的精细化分类,其挑战在于如何区分一些语义相近的parts,如果coat和dress,以及不同语义parts之间的边界。多人的精细化人体解析任务(Track2,Track5)则更具挑战性,其不仅需要克服单人的人体解析任务中的难点,同时还要区分出每个语义part具体来自于哪个instance(如coat应该属于person A还是person B)。在这种情况下,多人之间的相互遮挡和连接等问题就会为instance-level的精细化分割带来巨大挑战。
人体解析任务输入输出示意图
Track1:单人人体解析示意图
Track2:多人人体解析示意图
Track5:多人人体精细化解析示意图
BJTU_UIUC竞赛队伍在这三项挑战赛上的成功,主要归功于所提出的PSPse分割模型。该模型同时具备了simple,effective和elegant 的特点,不依赖于任何模型融合以及任何额外的tricks。BJTU_UIUC的单PSPse模型在Track1上达到了56.5%的mIoU,该结果已经超过了目前所有的参赛队伍。通过三个模型融合,性能更是达到57.9%,并领先第二名3.46%。在Track2和Track5任务中,BJTU_UIUC首先利用Mask-RCNN定位出每个人的具体位置,进而结合所提的PSPse网络产生并融合出最终的结果。同样,在没有过多的模型融合的情况下,我们分别在Track 2和Track5上取得了 45.31%和33.34% 的精确度,分别领先第二名 3.81%和1.87%。
● Look Into Person: Single Person Human Parsing Challenge(Track 1)
● Look Into Person: Multi-Person Human Parsing Challenge(Track 2)
● Look Into Person: Fine-Grained Multi-Human Human Parsing Challenge (Track 5)
最后让我们来了解一下这个厉害的团队吧~
北京交通大学数字媒体信息处理研究中心(MEPRO)成立于1998年,2012年入选教育部创新团队发展计划,2015年入选科技部重点领域创新团队,负责人为赵耀教授。该中心现有教师10人,博、硕士研究生50余人。其中教授6人,副教授2人,包括长江学者特聘教授1人,国家杰出青年获得者人1人,万人计划科技领军人才1人,教育部新世纪优秀人才支持计划入选者2人,北京市科技新星2人。
该中心的研究领域为数字媒体信息处理,研究方向主要包括图像、视频编码与传输,数字水印与数字取证,媒体内容分析与理解等。MIC研究小组隶属于数字媒体信息处理中心,主要研究方向包括媒体大数据处理、大规模媒体数据智能搜索、跨媒体计算、机器学习、数据挖掘等。
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来源 | 计算机学院
通讯员 | 韦世奎
本期编辑 | 谢瑶
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