8月23-28日，全球計(jì)算機(jī)視覺三大頂會之一，兩年一屆的歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會議ECCV（European Conference on Computer Vision） 正式召開。

與今年六月舉辦的CVPR 2020類似，本屆ECCV 2020也堪稱“史上最難ECCV”——有效投稿5025篇，比ECCV 2018的兩倍還多，最終被接受發(fā)表論文1361篇，錄取率為27%，較上屆下降約5%。

雖然競爭加劇，但商湯科技在ECCV 2020依然斬獲傲人成績，商湯及聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室一共有60篇論文入選，涵蓋對抗式生成模型、三維點(diǎn)云理解與分析、視頻理解與分析、目標(biāo)檢測等熱門及前沿領(lǐng)域，再次展示了商湯在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的科研及創(chuàng)新實(shí)力。

不僅在論文總數(shù)上引領(lǐng)行業(yè)，商湯還斬獲ECCV LVIS Challenge 2020冠軍，以及由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETH）主辦的ECCV AIM 2020冠軍。

深耕研究，做真正具有行業(yè)價(jià)值的學(xué)術(shù)研究，是商湯在AI頂級會議上屢創(chuàng)佳績的根源。

ECCV 2020斬獲兩項(xiàng)世界冠軍

ECCV LVIS Challenge 2020是本屆ECCV最重磅的競賽之一，LVIS 是 FAIR （Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室） 在2018年提出的一個(gè)用于長尾識別的實(shí)例分割數(shù)據(jù)集，其有超過1000個(gè)類別，同時(shí)類別具有長尾分布的特性，此外，LVIS的標(biāo)注相比COCO也更加精細(xì)。

商湯科技研究團(tuán)隊(duì)在今年針對這兩個(gè)特性創(chuàng)新地使用了一個(gè)二階段的訓(xùn)練策略，特征學(xué)習(xí)階段和微調(diào)階段，以更加高效地解決類別不均衡和高質(zhì)量Mask預(yù)測問題。

除算法改進(jìn)之外，基于商湯內(nèi)部的SenseSpring商湯深泉模型生產(chǎn)平臺實(shí)現(xiàn)了靈活高效和更高精度的模型訓(xùn)練。最終在LVIS Challenge 2020上獲得了第一名的好成績，實(shí)現(xiàn)了LVIS比賽的兩連冠。

由ETH主辦的AIM比賽，來自商湯科技-中科院深圳先進(jìn)研究院的XPixel團(tuán)隊(duì)獲得了視頻插幀（Video Temporal Super-Resolution）冠軍。這也是商湯連續(xù)兩屆在AIM VTSR項(xiàng)目中奪冠。

視頻插幀是一種可以提升視頻幀率，改善視頻流暢度的技術(shù)。

XPixel團(tuán)隊(duì)從原有模型出發(fā)，改進(jìn)了對視頻運(yùn)動的建模，使得模型更加貼合真實(shí)運(yùn)動軌跡；并且針對生成幀提出了新的改善模塊，使效果獲得了進(jìn)一步的提升。