10月11日至10月17日，被誉为全球计算机视觉领域三大顶级会议之一的2021 国际计算机视觉大会 ICCV 如期举行。深兰科技DeepBlueAI团队共参加2项比赛4个赛道，分别在VisDrone Object Detection，VisDroneMot, Large-AI-Food.VisDrone 三个赛道获得世界冠军，其中VisDrone已成为无人机领域标杆数据集，且业界多篇论文也在此数据集基础上研究发表。
本次两项比赛吸引来自全球多家知名团队参与角逐，其中不乏多所各大高校与顶级技术团队，包括清华大学、中科院计算所、北京邮电大学、巴塞罗那大学，腾讯、谷歌、阿里巴巴、OPPO等上百支知名技术团队。
值得一提的是，深兰科技DeepBlueAI 团队作为 ICCV 的“常客”，凭借其领先的技术水平，更是在其他众多国际顶级大赛中载誉而归，至今已在CVPR，ECCV，NeurIPS，KDD，ACL，NAACL等大赛中获得数十项冠军。
获得无人机领域冠军
VisDrone成为无人机领域标杆数据集
据介绍，在VisDrone Object Detection竞赛项目中有”图像中的目标检测”和”多目标跟踪挑战”两个赛道，“图像中的目标检测”的任务旨在从无人机拍摄的单个图像中检测预定义类别的对象（例如，汽车和行人）；而”多目标跟踪挑战”的任务旨在恢复每个视频帧中对象的轨迹。
VisDrone Object Detection 赛道 深兰团队获得冠军
VisDroneMot 赛道 深兰团队获得冠军
本次 VisDrone数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室 AISKYEYE 队伍负责收集，全部基准数据集由无人机捕获，包括 288 个视频片段，总共包括 261908 帧和 10209 个静态图像。这些帧由 260 多万个常用目标（如行人、汽车、自行车和三轮车）的手动标注框组成。
尽管比赛已举办多届，但难点仍然是以下几个：
1. 大量的检测物体
2. 部分目标过小
3. 不同的数据分布
4. 目标遮挡严重 。
最后，深兰科技团队通过随机加噪声、改变亮度、用中心裁剪、马赛克数据增强等多个方法完成项目比赛，包揽这两个赛道的冠军。
荣获大规模食品图像细粒度检索赛道冠军
另外，在同期举行的由美团视觉智能中心联合中科院计算所、北京智源、巴塞罗那大学共同主办的LargeFineFoodAI技术研讨会中，首届LargeFineFoodAI比赛也拉开帷幕。此次比赛分为Recognition和Retrieval两个赛道，旨在利用计算机视觉算法对食品图像进行细粒度分析，来快速响应和满足商户和用户大量多样的在线食品图像审核、管理、浏览、评价等需求。
Large-ScaleFine-Grained Food Retrieval 赛道 深兰获得冠军
本次挑战赛所用数据集来自美团自建数据集”Food2K”，该数据集每一张美食图片均由不同个人，采用不同设备，在不同环境场景下拍摄获取，是难得的可以公正评价算法鲁棒性和效果的图片数据，挑战非常大。
深兰科技DeepBlueAI参与竞赛，使用ReRank的方法将欧式距离和雅可比距离加权来度量query和gallery之间的相似度，在Large-ScaleFine-Grained Food Retrieval 赛道中取得了冠军的好成绩，其中中国科学技术大学和OPPO公司团队分别获得亚军和季军成绩。
ICCV，全称IEEE International Conference on Computer Vision（国际计算机视觉大会）由IEEE主办，在世界范围内每两年召开一次。其与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。
深兰科技已连续多年出征ICCV，都取得了骄人的成绩。在全球经济跨入以AI为引领的第四次工业革命时代、中国聚焦AI新基建时，深兰科技已时刻准备着，将计算机视觉等核心技术应用在基础研究和产品研发中，用科技为民生谋福。
