近日，計算機視覺領域三大頂會之一ICCV于韓國首爾落下帷幕。在此次的ICCV VOT 2019單目標跟蹤國際競賽中，百度大腦視覺技術團隊&華中科技大學電信學院團隊擊敗了來自全球知名企業(yè)、高校研究所的46支團隊，憑借跟蹤算法ATP，在測試集上以27.5%的成績奪得冠軍，這也是百度首次在VOT中參賽。百度在計算機視覺領域的深厚積累正在擴展到更多的細分技術方向。
VOT (Visual Object Tracking challenge)是國際目標跟蹤領域最權威的測評平臺，賽事以其跟蹤難度和代表性著稱。VOT競賽評估視頻并不以量取勝，而是精選出60個視頻，內容涵蓋快速運動、光照變化、目標形變、遮擋等主要目標跟蹤難點，VOT競賽也被視為視覺跟蹤領域最難的競賽。自2013年開始，VOT競賽每年都在計算機視覺領域的頂級學術會議上舉辦。
今年的VOT賽事在ICCV 2019中舉辦，吸引了來自騰訊、微軟亞洲研究院、商湯、滴滴出行等知名企業(yè)，北京大學、中國科學院大學、牛津大學、劍橋大學、瑞士聯(lián)邦理工學院、加州大學等高校研究所在內的46支隊伍挑戰(zhàn)。百度提交的結果在最終指標EAO(Expected Average Overlap)中，在測試集上以27.5%的成績奪得本次單目標短時跟蹤測評的冠軍，這也是百度首次參加VOT賽事。
據(jù)悉，本次的冠軍方案ATP跟蹤算法采用逐步遞進的方式，以獲得魯棒的跟蹤和精準的定位。如下圖所示，在給定一張測試圖片后，ATP首先裁取一小塊搜索框，然后依次定位其中心、矩形框、分割掩模，最后得到其旋轉框。通過解耦跟蹤的各個階段，可以更靈活地實現(xiàn)和調試ATP的單個模塊，且大大減少了算法學習的復雜度。另外，現(xiàn)有跟蹤算法在目標快速運動時依然面臨極大挑戰(zhàn)，百度針對目標快速運動提出一種有效的處理機制，根據(jù)目標的運動速度動態(tài)調節(jié)算法的搜索范圍。
通過上述設計，ATP算法能夠有效處理目標快速運動的情況，且能精準得到目標旋轉框。下面是一些快速運動和目標旋轉變化的例子，其中紅色框是算法結果，黃色框是baseline結果：
百度在計算機視覺領域擁有深厚技術積累，并在不斷擴展更多的細分技術方向。
目前，百度大腦領先的視覺技術能力均已通過百度AI開放平臺(ai.baidu.com)面向開發(fā)者開放，開發(fā)者數(shù)量和日均調用量在業(yè)內保持領先。其先進的算法也通過飛槳(PaddlePaddle)對外開源。百度正在不斷為智能時代的生態(tài)構建貢獻力量。
未來，百度大腦將持續(xù)秉持AI普惠的價值理念，一面在產(chǎn)業(yè)實踐中不斷打磨進化、勇攀高峰，一面開山辟路，為開發(fā)者構筑完善的AI生態(tài)。以技術改變生活、服務社會，加速產(chǎn)業(yè)智能化升級的步伐，為世界科技發(fā)展貢獻中國力量。
