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西工大电子信息学院 获ECCV20计算机视觉挑战赛多项大奖
发布时间:2020-08-30

8月23-28日,两年一届的欧洲计算机视觉会议(European Conference on Computer Vision,简称ECCV)在线上举行,CVPR、ICCV和ECCV是计算机视觉领域国际三大顶级会议。受疫情影响,原定于在英国格拉斯哥举行的会议转为线上虚拟会议。由西北工业大学电子信息学院、陕西省信息获取与处理国际联合研究中心暨重点实验室何明一、戴玉超教授指导的三支队伍参加了此次会议举办的“鲁棒计算机视觉挑战赛”(Robust Vision Challenge,简称RVC2020)的两个赛道,全部获奖,共获得了一项冠军和两项亚军的好成绩,同时均获邀参加该挑战赛于8月28日线上举行的颁奖和技术分享会。

这一国际竞赛的目标是在机器视觉系统中发展更加鲁棒的模型和方法,即从单任务-单数据集到单任务多数据集甚至多任务多数据集,智能化地从多个具有不同特性的数据集(例如:室内与室外、真实与合成、良好与恶劣天气、不同季节、以及多模态传感器数据等)实现鲁棒的机器视觉。双目立体匹配和光流估计属机器视觉核心问题,在自动驾驶、无人系统、视频理解、三维场景重建等方面具有广泛应用,列为RVC2020的主要赛道。此次竞赛吸引了来自美国卡内基梅隆大学、德国达姆施塔特工业大学、美国得克萨斯大学、清华大学、北京大学、中国科学技术大学、西北工业大学、华中科技大学等国内外知名高校以及英特尔、谷歌、三星等公司的研究团队的参加。RVC2020在ECCV20上广受关注。

ECCV20 RVC竞赛会议上公布的最终获奖名单


由我校电子信息学院何明一、戴玉超教授直接指导,西工大和北大组成的联合团队“沈哲伦、戴玉超”和西工大团队“饶智博、何明一、李波、何人杰”两支队伍包揽了该竞赛的双目立体匹配赛道的冠、亚军,西工大团队“万哲雄、毛宇昕、戴玉超”获得了该竞赛的光流估计赛道的亚军(该赛道的冠军由来自谷歌的研究团队获得)。团队提出的方法聚焦于如何适应跨领域的不同数据分布,有效应对不同数据集间的运动规模、数据量、场景复杂度等差异问题,从而显著提升了算法在现实世界中的可用性,同时在多个排行榜上获得了优异的结果。

由戴玉超教授指导,与北京大学研究生沈哲伦(其本科毕设在本实验室完成)组成的赛队,在双目立体匹配赛道获得了冠军。其方法主要研究构建级联的匹配代价卷,通过融合尺度较小的匹配代价,得到一个初始的视差图,然后使用不确定性估计,自适应的预测下一级的视差预测范围,得到视差搜索范围更小的匹配代价卷,从而构建一个高效而鲁棒的双目立体匹配系统。

CFNet网络结构图

双目立体匹配赛冠军赛队:沈哲伦、戴玉超

由何明一教授指导,与饶智博博士生、李波助理研究员和何人杰博士后组成的赛队,在双目立体匹配赛道获得了亚军。其方法是在他们近期发表论文“NLCA-Net: a non-local context attention network for stereo matching” (APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, doi: 10.1017/ATSIP.2020.16. 7 July 2020)基础上针对本挑战赛的问题的进一步创新性发展。在匹配组合代价构建、后处理模块和模型正则化与激活函数三个部分进行了改进,使算法取得了更好的性能和鲁棒性。

NLCA-Net-V2算法结构图


算法在多个数据集上的实验结果


双目立体匹配赛道亚军赛队:饶智博、何明一、李波、何人杰

由戴玉超教授指导,硕士生万哲雄和毛宇昕组成的团队,在光流估计赛道获得亚军。提出的方法聚焦于处理对高分辨率的小物体和精细运动边缘的光流估计,在网络中引入更高分辨率的金字塔结构,以充分利用高分辨率图像特征中的细节信息。从实验结果上看,在小运动区域的精度相比已有方法取得了显著提升。

PRAFlow算法结构图


算法实验结果


光流估计赛道亚军赛队:万哲雄、毛宇昕、戴玉超

以培养学生科研能力、全面提升学生综合素养为宗旨,西北工业大学电子信息学院、陕西省信息获取与处理国际联合研究中心暨重点实验室,鼓励学生积极参与科研、科技竞赛和国际交流,借助国际合作与实验室平台,注重培养学生的自主学习和创新实践能力,成效显著。近年来,实验室学生先后获得2012 CVPR最佳论文奖、2017 APSIPA机器与深度学习最佳论文奖、2017DICTA最佳学生论文奖,2018中国研究生电子设计竞赛全国一等奖,2019华为软件精英挑战赛全国总决赛最优美代码奖,2020中国电子学会优秀科技工作者奖等。在多个国内外信号与信息处理、机器视觉与人工智能交叉学科领域学术和学科竞赛中取得优异成绩,人才培养成果显著。

(电子信息学院 图文/饶智博、万哲雄 审核/李春林)