导读：中国AI创业企业旷视技术（Face++）在MS COCO物体测试、人体核心点测试，以及Places物体分割三项比赛中击败微软、谷歌、Facebook等对手，夺得了第一名。网友英伟达测评

　　8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕，期间中国团队在物体测试、人体核心点测试等比拼激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等海外巨头AI评测室。

　　ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中，一共公开了7项竞赛的结局。

　　中国AI创业企业旷视技术（Face++）在MS COCO物体测试、人体核心点测试，以及Places物体分割三项比赛中击败微软、谷歌、Facebook等对手024新歌发布快报夺得了第一名。

　　旷视技术获COCO物体测试、人体核心点测试冠军；UCenter获COCO物体分割冠军：


　　而在MS COCO物体分割测试中，由北京大学和香港中文大学联合组成的UCenter队（也可以理解为商汤技术队）夺得冠军，旷视技术（Face++）团队获得了第二名。

　　Places场景分割考验赛的冠军由中科院自动化所和京东联合兴办的CASIA_IVA_JD队拿下，第二名是今日头条的WinterIsComing队。

　　参赛选手归纳

　　量子位还得到一份旷视Face++此次参赛主力队员的一份赛后归纳。这份归纳应该是出自大三学子肖特特，他还尤其谈及队友罗睿轩和姜博睿。转发如下：

　　拿奖拿到手软

　　总算，可以自豪地亮相，我们Face++团队在备受留意的MSCOCO和由MIT牵头的Places比赛中参与四个项目，击败Facebook, Google, Microsoft, 境内外高校和企业等，拿下三项全球冠军一项第二名。其中我身为核心成员之一参与了COCO Detection & Instance Segmentation与Places Instance Segmentation三个项目，并为COCO Skeleton做了一点点微小的快报红毯造型贡献

　　有关比赛

　　一支团队能同仁拿下那么多冠军是史无前例的。在最重大的COCO Detection中，我们赢了第二名近2个绝对百分点。在Places比赛，我们在筹备不充分的状况下(我的错)，赢了第二名Google4.5个绝对百分点。为我们的队伍感到自豪。

　　“Face++模式”

　　针对我来说，赢了是团队好输了自然是自己做得不够好。这次比赛，我尤其要说明旷视的platform组。他们负责维护和兴办上千块gpu的集群，扶持各类特性。而我们，动辄请求几十上百块gpu跨机训练，给他们导致了前所未有的压力。但是，他们每次差不多马上处理难题，杭州网友热议民生新闻以最快的速度解决。这是我见过的最敬业，效率最高的team. 每一块奖牌后面都应该有他们的名字。

　　“姚班模式”

　　我尤其想提一下，在两个Segmentation比赛中，我的两位室友，罗睿轩和姜博睿，比我做出了更大贡献。他们也是我的ACM队友。这是我一直追求的姚班模式。身为好友，室友。大家每时每刻、自发地研究学术难题，获得比赛好分数，或者一起发表论文。很高兴我在身体力行，为这个模式做了一些微小的贡献。致谢室友的不杀之恩，由于我实在太push了…把人从床里拖出来review代码这事发生了不止一次。比赛落幕前每天熬夜到三四点，第二天接着干。很不轻松，Good job!

　　有关ICCV

　　第一次在海外会议做Presentation, 居然上台后一点都不紧张。我要了一个手持麦克风，借了个遥控器，成以便唯一一个不在讲台后讲slides的人 XD. 被偶像级前辈Ross Girshick夸报表讲得相当好，真的尤其开心。

　　有关research

　　筹备本年的CVPR和明年ECCV submissions. 手里攒了不少东西。借用Kaiming的一句话”涨3个点很轻松，涨3个点讲个历程也不难，最难的是想一个idea, 并且强调它能涨3个点”. 跟这些人交流得越多，我越来越得知自己应该做什么样的岗位，什么样的岗位是有价值的，值得尊敬的。期盼在明年ECCV投稿的岗位中，能目睹自己一点点往这个方向的奋斗。

　　有趣的事情

　　与Ross和Kaiming聊了一会，我表达了对两位role models的敬佩，讲我一直在向各位进修。Ross大神说你明年要是能来FAIR实习就太好了。我们没准还能向你进修呢。脑子一下空白了…回答，如今不够格和各位一起岗位，phd时一定一定会申你的intern :)

　　三年级本科生的身份倒是能让大家迅速记住你 23333 真的比平均年龄小了太多。。

　　致谢NVIDIA送了一块TITAN XP。以为还是之前的一万美元呢哈哈

　　另外，据商汤技术透露他们的队伍也是实习生担任主力。

　　历史战绩

　　物体测试这个项目，是MS COCO大赛的重头戏，从2015年第一届就存在，第二、三届中依然延续了下来。

　　实际上，拿下2015年物体测试项目冠军的MSRA团队，就是孙剑在微软亚洲探究院带领的一组探究员，含有何恺明、任少卿、代季峰和Xiangyu Zhang，所用的算力，是何恺明和RBG大神第一次兴办的Faster R-CNN。

　　2016年的物体测试冠军，是谷歌探究院的G-RMI队，而用的算力，依然是Faster R-CNN。

　　2015年第一届MS COCO大赛中除了物体测试，还有个生成图片说明（Captioning Challenge）项目，当时夺冠的谷歌团队，与人类baseline相比依然差了一大截，这个比赛项目也没能持续下去。

　　在2016年，物体测试之外的比赛项目变成了人体核心点测试，当时夺冠的团队来自CMU。

　　COCO+Places 2017简介

　　MS COCO是一个已然举行了三年，在业内颇有名气的比赛。本年的MS COCO共有四个项目，含有物体测试、物体分割、人体核心点测试和场景分割。

　　和MS COCO联合公开结局的Places本年还是第一届，由MIT和CMU牵头，含有物体分割、场景分割和边缘测试三个项目，旨在深度理解图像场景。

　　COCO考验赛

　　COCO是一个图像资料集，被设计用来合作物体测试探究，尤其是测试上下文中的物体。其中提供的注释含有80个分类的物体分辨率级分割，人体实例的核心点注释，91个类别的背景语义分割。

　　大赛具体含有：

　　COCO测试考验

　　COCO 2017测试考验赛已在合作物体测试领域的提升。参赛队伍要在两类物体测试考验中比拼：使用包围盒（bounding box）输出或者物体分割输出。

　　COCO核心点考验

　　这项考验需要在繁琐生态下对人体核心点开展定位。这项考验需要在测试出人体的另外，对核心点开展定位标注。

　　COCO背景语义分割考验

　　本年的考验中，已然给出人、汽车、大象等物体的分类，所以重点首要在背景分类的若干，例如草坪、墙壁、天空等。

　　Palces考验赛

　　Places考验的资料，是一个分辨率级标注的图像资料及ADE20K。这个资料集中有2万张图像用于训练，2千张用于测试，3千张用于评测。

　　Places 2017的考验首要有三个任务：场景分割（scene parsing）、物体分割（instance segmentation）、边缘测试（semantic boundary detection）。