2021国际计算机视觉大会International Conference on Computer Vision （ICCV）是国际首屈一指的国际计算机视觉盛会 ， 将于10月11日至10月17日举行 。 在西安电子科技大学人工智能学院焦李成教授、刘芳教授、屈嵘教授、刘旭博士与团队博士生杨育婷、黄钟健、赵嘉璇、张俊、游超、耿雪莉、马彦彪的共同指导下 ， 学院参赛队伍在ICCV 2021四项竞赛中取得2冠3亚1季军奖项 ， 共计9支队伍入围榜单前五的优异成绩 。 据统计 ， 团队在ICCV 2021共计获得11项冠亚季军奖项 。 本次竞赛由国家自然科学基金、中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金资助 。
其中 ， 2021级硕士研究生李成辉、程谊、王姝涵组成的学生队伍获得了ICCV 2021 The ROAD Challenge中agent检测赛道冠军 。
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图/The ROAD Challenge中agent检测赛道冠军：李成辉、程谊、王姝涵
The ROAD Challenge中agent检测赛道的任务是检测连续帧中的运动目标 ， 并将同一运动目标的信息聚集为一个tube ， 所有目标的聚集成的tube形成一个tubes 。 冠军获奖队伍采用了YOLOv5加后处理的方式来实现tubes的生成 。 使用YOLOv5预测每一帧中的各个agent的边界框位置以及所属类别置信度 。 后处理时 ， 通过运动信息判断不同帧中agent的相似度和增加网络中漏预测到的agent来生成tubes并通过各个tube长度过滤掉误判的agent 。 同时针对小样本agent类别基于yolov4进行专门训练 ， 采用mosaic ， horizonalflip ， translate等方法进行数据扩充 ， 在此基础上进行多尺度训练 。
2020级硕士研究生路小强、曹国金、刘昕煜、张紫霄组成的学生团队获得了ICCV 2021 VIPriors Object Detection Challenge目标检测赛道冠军 。
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图/2021 VIPriors Object Detection Challenge冠军：路小强、曹国金、刘昕煜、张紫霄
VIPriors 2021目标检测赛道的任务是在数据不足且不允许使用预训练权重的环境下对DelftBikes数据集进行22类密集注释的自行车零部件的定位与识别 。 冠军队伍提出一种基于YOLO检测器的多尺度集成学习算法 ， 该方法基于Bagging思想同时联合数据扩充、强数据增强等技巧实现对小样本数据信息的挖掘与利用；此外 ， 队伍还引入多尺度联合训练、多尺度特征融合、多尺度测试增强以及多模型集成等策略进行精细化预测输出 ， 有效地提升了对小目标的检测性能 。
2020级硕士研究生牛君豪、谷雨、聂璐瑶组成的学生团队获得了ICCV 2021 VIPriors Object Detection Challenge目标检测赛道亚军 。
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