近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)的目標(biāo)分割技術(shù)，刷新了Kitti實(shí)例分割任務(wù)競(jìng)賽的最好成績(jī)，取得了實(shí)例分割排行榜第一名，超越其它一流的AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，這標(biāo)志著大華股份在實(shí)例分割領(lǐng)域處于高水平。

大華股份在AI核心技術(shù)領(lǐng)域持續(xù)耕耘，不斷提升智能算法、算力的核心競(jìng)爭(zhēng)力。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的技術(shù)積累，大華股份在2017年文字檢測(cè)和識(shí)別、場(chǎng)景流識(shí)別等領(lǐng)域分別取得第一；2018年在2D車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)、MOT跟蹤、Pedestrian等國(guó)際競(jìng)賽中分別取得第一，本次在實(shí)例分割算法中再次取得了新突破。

關(guān)于Kitti：

Kitti數(shù)據(jù)集由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和豐田美國(guó)技術(shù)研究院聯(lián)合創(chuàng)辦，是目前國(guó)際上最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集之一。數(shù)據(jù)集用于評(píng)測(cè)立體圖像(Stereo)、光流（Optical Flow)、視覺(jué)測(cè)距(Visual Odometry)、物體檢測(cè)(Object Detection)和跟蹤(Tracking)、道路分割(Road)、語(yǔ)義分割(Semantics)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在車(chē)載環(huán)境下的性能。Kitti包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場(chǎng)景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多包含15輛車(chē)和30個(gè)行人，且存在不同程度的遮擋與截?cái)唷?/p>

在Kitti實(shí)例分割任務(wù)（Semantic Instance Segmentation Evaluation）中，需要把各種場(chǎng)景下的行人、汽車(chē)、自行車(chē)、公交車(chē)、貨車(chē)、火車(chē)等10個(gè)類(lèi)別的實(shí)例準(zhǔn)確分割出來(lái)。同時(shí)，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集分別只有200張數(shù)據(jù)，屬于小樣本學(xué)習(xí)。

在本次國(guó)際比賽上，大華股份自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，采用遷移學(xué)習(xí)的方法，借鑒Mask R-CNN、PANet等最新算法的優(yōu)點(diǎn)，重點(diǎn)對(duì)PANet算法進(jìn)行了改進(jìn)，將檢測(cè)和分割任務(wù)同時(shí)進(jìn)行，并應(yīng)用多尺度檢測(cè)方法，提高了檢出率。

（網(wǎng)址：www.cvlibs.net/dataset/kitti/eval_instance_seg.php）

⊙該項(xiàng)國(guó)際競(jìng)賽數(shù)據(jù)集的實(shí)例分割效果：

（圖2）

⊙大華股份實(shí)際產(chǎn)品和未來(lái)產(chǎn)品中的應(yīng)用：

本次競(jìng)賽中使用的技術(shù)已在大華股份產(chǎn)品及解決方案中成功應(yīng)用，尤其是在智慧交通、智慧安檢、智慧水務(wù)等領(lǐng)域，可把人、車(chē)等目標(biāo)物快速地從視頻中分離出來(lái)并進(jìn)行智能分析，實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的快速查找和檢索，極大地提高了工作效率和視頻應(yīng)用價(jià)值。