速途網6月29日訊（報道：喬志斌）CVPR 2021 AI國際盛會上，中國人工智能“頭雁”百度勇奪十項世界冠軍。其中，六項冠軍成果可加速自動駕駛、智能交通全場景落地和應用。深厚的AI技術積累，成為百度推動中國自動駕駛、智能交通發(fā)展的最強技術底氣。
作為全球計算機視覺三大頂會之一，2021年度全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）再次線上舉行。會議賽事涵蓋了計算機視覺多個細分領域，百度不僅奪得7項挑戰(zhàn)賽的10個冠軍，更保持多篇高質量論文入選，主辦了一場重量級學術workshop和一場Tutorial，并受邀在大會上做同聲翻譯特邀報告。
在自動駕駛、智能交通相關領域，百度奪得六項世界冠軍。其中，“語義分割，高分辨率人體解析，車載攝像頭、路側攝像頭檢測”賽道的3項冠軍將直接有助于強化百度Apollo自動駕駛能力，加速自動駕駛更快速、更大規(guī)模、全場景落地。
AutoNUE（Scene Understanding Challenge for Autonomous Navigation in Unstructured Environments）作為近年來自動駕駛場景理解領域具有影響力的一場賽事，今年再次吸引大量關注者和參賽者。在考驗參賽者在非結構化環(huán)境中的語義分割算法能力的語義分割賽道（Track5: Semantic Segmentation）中，百度最終擊敗其余參賽隊伍，在Level 1、Level 2、Level 3三項測試指標上均以第一名的成績摘得桂冠。
L2ID 2021挑戰(zhàn)賽主要聚焦于受限和有噪數(shù)據的模式識別。在高分辨率人體解析賽道（localization challenge — Track 4: High-resolution Human Parsing）中，百度、北郵等聯(lián)合團隊以eIoU和mIoU均第一名的成績擊敗其余參賽隊伍獲得冠軍。
UG2+ (SEMI-)SUPERVISED OBJECT DETECTION IN HAZE CONDITIONS競賽則考驗參賽者面向城市感知中極端天氣情況下的物體檢測算法。百度使用最新的transformer模型，配合cascade-rcnn結構，作為基礎模型，以提高模型的識別能力，同時使用去霧和非去霧的數(shù)據組合進行訓練，提升了模型的泛化性能，最終獲得比賽冠軍。
由英偉達、約翰霍普金斯大學、波士頓大學等主辦的第五屆AI CITY智慧城市挑戰(zhàn)賽，更是百度多次奪冠的“自留地”。今年，百度與阿里、滴滴、字節(jié)跳動、上海交大、密蘇里大學、韓國科學技術院等其他304支參賽隊伍，在4個賽道展開激烈角逐。最終，百度力壓群雄，獲得了異常事件檢測、異車流統(tǒng)計賽道2項冠軍，并摘取車輛再識別賽道、跨攝像頭跟蹤賽道的亞軍。
NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）則是近年來計算機圖像處理領域最具影響力的一場賽事，每年都會吸引大量的關注者和參賽者。今年，百度在Depth Guided Image Relighting Track也拿下冠軍。
科技研發(fā)與落地應用之間有著相輔相承的密切關聯(lián)。技術競賽不僅只是業(yè)界的前沿探索，更是技術落地的重要先導。百度在自動駕駛、智能交通領域的落地和實踐，為AI技術研發(fā)提供了豐富的數(shù)據和場景信息，加速了研發(fā)速度。而CVPR2021的技術研究成果也最終應用于百度自動駕駛和智能交通解決方案中，進一步加速技術全場景落地和應用。
百度在CVPR2021展現(xiàn)的技術實力僅是百度雄厚技術積累的冰山一角。事實上，百度強大的自動駕駛場景能力、人體解析識別能力、極端天氣物體檢測能力等，已經在百度Apollo落地自動駕駛的過程中得以展現(xiàn)。目前，在早晚高峰交通流密集路口左轉禮讓行人，車輛視覺盲區(qū)突然穿出行人、車輛等一系列長尾場景中，百度Apollo自動駕駛車均能進行良好處置。4月13日，百度Apollo拿到北京市頒發(fā)的中國首批夜間及特殊天氣測試資質，在夜間和雨雪霧霾等特殊天氣下，開展自動駕駛試運營。此次獲得AI CITY挑戰(zhàn)賽冠軍的技術也直接應用于百度ACE智能交通，將系統(tǒng)整合檢測、跟蹤、3D定位、分割、身份重識別、事件分析等多項視覺技術，為保障智能交通落地提供堅實的技術基礎。
