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好未来斩获人工智能领域国际大赛两项冠军

日前,计算机视觉与模式识别国际顶级会议)的多项挑战赛结果正式出炉,CVPR 2022(Computer Vision and Pattern Recognition。好未来旗下美校智学云视觉团队凭借暗光下动作识别和大气扰动文字图像恢复等前沿技术,分别在UG²+挑战赛中Semi-Superviced Action Recognition in  the Dark(暗光条件下的半监督动作识别)赛道、Atmospheric Turbulence Mitigation(图像去湍流扰动)赛道上,击败众多国内外团队,斩获两项国际冠军。 


这是好未来继荣获CVPR2020和CVPR2021多项冠军后,再次在该国际技术赛场上取得佳绩。CVPR由IEEE电气与电子工程师协会举办,是计算机视觉和模式识别领域最具影响力、内容最全面的顶级A类学术会议之一。 


本次UG²+挑战大赛由新加坡科技局资讯通信研究院(Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore)、新加坡南洋理工大学(Singapore Nanyang Technological University)联合举办,吸引了包括来自马里兰大学、中国科学院大学等在内的众多国内外高校和研究机构的上百支专业团队参加。 


Semi-Superviced Action Recognition in  the Dark挑战赛要求识别暗光场景下视频序列的动作类别。由于在暗光环境下视觉特征相较正常环境下差异巨大。对识别算法与研究人员都是很大的挑战,使用现有动作识别算法不能有效工作。


为了应对这些问题,好未来美校事业部视觉团队结合了深度学习方法的数据处理方案、将暗光数据“去黑暗化”以及一系列的图像处理技术与GAN技术,得到与黑暗图像变亮效果类似的图像,将正常的图像(来自于HMDB51, K600等)实现“域”迁移。此外,该团队基于自监督学习训练的视频分类方法,充分挖掘视频的时序关系和视觉特征,并通过自适应的多轮次伪标签迭代训练的半监督方法,取得91.33%的准确率,夺得冠军。 

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图:Semi-Superviced Action Recognition in the Dark挑战赛最终前五名榜单,好未来位居第一

 

近一个世纪以来,人们对于光在介质中扰动和传播进行了大量研究。然而对于受大气扰动图片的恢复、重建算法的研究却进展缓慢。Atmospheric Turbulence Mitigation挑战赛旨在促进相关算法的研究


好未来(队伍名:Summer)在该竞赛中使用Restormer模型用于图像重建。利用扰动图片之间存在空间关联的特性,使最终端到端图像重建效果显著提升,采用多帧输入,充分学习、提取不同帧之间的空间特征。另外、结合NIMA模块,使得pipeline能适用于不同场景。最终,以重建后图像字准98.53%的绝对优势夺魁

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Atmospheric Turbulence Mitigation挑战赛最终前五名榜单,好未来位居第一

 

好未来美校智学云的前身为好未来AI研究院,是国内教育领域较早进行AI技术研究与落地探索的研究机构。经过近5年的沉淀,面向行业开放了视觉、语音、NLP和数据挖掘等领域的100余项AI能力,好未来美校智学云不断取得前沿核心技术突破,发表70多篇高水平学术论文,提供智能批改、智能评测、虚拟形象、内容生产和教学管理等方面的AI解决方案,累计获得包括CVPR2020竞赛、CVPR2021竞赛、ICCV2021竞赛、UbiComp2020竞赛、NeurIPS2020“教育挑战”竞赛、CCL 2020幽默计算评测、INTERSPEECH 2021“非母语儿童识别”竞赛在内的十余项国内外竞赛冠军,涉及图像与视频理解、机器学习、自然语言理解、语音合成与评测等多个领域,获得190余项专利。


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