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全球计算机视觉大赛,英特灵达再登冠军之巅

2024-09-03 14:07:54 责任编辑: tuguiyin 收藏本文
摘要:继今年6月在CVPR 2024的低光目标检测挑战赛中,英特灵达AI团队携手合作伙伴荣获冠军与季军后,再次于2024年8月25日在计算机视觉领域顶级盛会——欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)上大放异彩。

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继今年6月在CVPR 2024的低光目标检测挑战赛中,英特灵达AI团队携手合作伙伴荣获冠军与季军后,再次于2024825日在计算机视觉领域顶级盛会——欧洲计算机视觉国际会议(ECCV)上大放异彩。

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全球顶级盛会,英特灵达AI团队再度称雄

作为全球计算机视觉领域三大顶级会议之一,欧洲计算机视觉国际会议(European Conference on Computer Vision,简称ECCV)与CVPRICCV齐名,汇聚了全球最顶尖的学者与研究人员,是展示前沿科技成果的关键平台。

英特灵达 AI 团队在语义偏移基准(Semantic Shift Benchmark, SSB)挑战赛的开放集识别赛道(Open-Set Recognition Track)中一举夺魁。该团队凭借 AUROC 指标位列第一、FPR 指标排名第三的优异成绩,充分彰显了公司在复杂场景图像理解以及结构化处理方面的强大技术实力。

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核心突破:提升模型的泛化能力

本次挑战赛的核心目标在于评估模型在开放集样本识别中的表现。由于模型训练通常依赖有限的数据集,而实际应用中需面对更广泛的样本,这使得开放集检测技术在识别训练集中未涵盖的样本至关重要。英特灵达团队与合作伙伴在CVPR 2024期间所开展的SURE研究成果(https://yutingli0606.github.io/SURE/),为此次挑战赛中的卓越表现奠定了坚实基础。

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在本次挑战赛中,团队通过在大规模数据集ImageNet上对视觉大模型进行深度训练与测试,重点优化了网络的干扰响应平稳性(Flat minima),显著提升了模型的泛化能力。此外,团队还改进了模型的预测概率与实际准确性之间的匹配度,进一步增强了模型的可靠性。


关键发现与技术革新

研究过程中,团队发现网络在处理训练集中未涵盖的样本时,其激活响应显著减弱。基于这一发现,团队设计了新的开放样本检测量化公式,大幅提升了模型的检测性能。最终,英特灵达团队在AUROCFPR两项关键指标上分别取得第一和第三的优异成绩,并以总成绩第一的表现荣获冠军。

 

此次在ECCV 2024上的杰出表现,充分展现了英特灵达在人工智能领域的技术实力和创新能力,为全球人工智能技术的发展注入了新的动力。展望未来,英特灵达将继续秉持卓越追求,在人工智能领域不断开拓创新,为推动行业的持续进步贡献更多力量。


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