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大華股份AI斬獲語義分割國際競賽第一2019-04-08

近日,澳门新天地电玩城股份基于深度学习算法的图像语义分割技术,刷新了KITTI语义分割竞赛(The KITTI Semantic Segmentation Evaluation)全球最好成绩,取得语义分割排行榜第一名,超越其他一流AI公司和顶尖的学术研究机构,这标志着澳门新天地电玩城股份在语义分割领域处于领先水平。

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澳门新天地电玩城股份DH-MDS算法取得KITTI Semantic Segmentation排行榜第一名

(網址: www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_semseg.php)

大華股份已建成用于算法訓練的超大規模計算中心和數據中心,重點研究並商用化多個領域算法,已形成核心競爭力。2017年大華股份在場景流、光流和文字識別檢測等領域分別取得第一;2018年在2D車輛目標檢測、MOT跟蹤、行人重識別等國際競賽中分別取得第一;2019年初,在實例分割國際競賽中取得第一。本次在語義分割算法領域再次取得新突破

關于KITTI:

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的计算机视觉算法评测数据集之一。数据集用于评测立体图像(Stereo)、光流(Optical Flow)、视觉测距(Visual Odometry)、物体检测(Object Detection)和跟踪(Tracking)、道路分割(Road)、语义分割(Semantics)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多包含15辆车和30个行人,且存在不同程度的遮挡与截断。

語義分割:

語義分割是指將計算機輸入圖像的每個像素分類爲所屬對象類別的過程。它不僅是計算機視覺的基本任務,同時在自動駕駛、機器人場景理解以及虛擬現實方面有著非常重要的應用。 

在KITTI語義分割任務中,需要把各種場景下的汽車、行人、道路、摩托車、自行車、交通標志、建築物和植被等19類物體准確分割出來。同時,訓練集只提供200張數據,屬于小樣本學習。

本次國際比賽,大華股份爲提升語義分割精度,汲取了圖像分類、單目標分割和全像素語義分割等先進算法的優點,構建了基于多位置和通道特征的全局關注機制,並采用遷移學習和增量學習方法,有效提升了算法的分割精度。

該競賽語義分割效果:

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輸入圖像1

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分割結果1

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輸入圖像2

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分割結果2 

在大華實際産品和未來産品中的應用:

車道線分割

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車道線分割并叠加显示

機器人場景理解及語義地圖構建:

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大華園區圖像

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大華園區分割結果