近日，全球計算機視覺頂級會議CVPR2020圓滿落幕，深蘭科技DeepBlueAI團隊斬獲了NightOwls Detection Challenge 2020 “單幀行人檢測”和“多幀行人檢測”兩個賽道、UG2+ 挑戰賽霧天條件下的（半）監督目標檢測任務、NTIRE 2020 ：Perceptual Extreme Super-Resolution Challenge (PSNR 評價指標)共4個冠軍，還在CVPR2020其他賽題中獲得了4項亞軍、4項季軍，一共斬獲12項冠亞季軍。
據DeepBlueAI團隊介紹，本次參賽及獲獎多分佈於檢測與分類算法，目標及優勢在於對Backbone（特徵提取網絡）的優化和改進。冠軍方案則較多服務於自動駕駛，由於之前數據集多數在可視條件好且圖片清晰的情況下展開，因此真實場景下情況各異的複雜場景，將是今後主要面對的問題和研究方向，在此次CVPR上也得到了相應的驗證。
這些獲獎方案不僅彰顯了深蘭科技的技術硬實力，更在應用落地上體現了很大的空間，涉及自動駕駛、城市管理、環境感知、服裝輔助設計、農業等諸多領域，用AI賦能行業發展、推動新基建進程。
NightOwls 檢測挑戰賽中，檢測 RGB 攝像機拍攝的夜間場景圖片中的行人，是一個非常重要但是未被充分重視的問題，而當前最新的視覺檢測算法並不能很好地預測出結果。夜間行人檢測是許多系統，如安全可靠的自動駕駛汽車的關鍵組成部分，但使用計算機視覺方法解決夜間場景的檢測問題並未受到太多關注，因此 CVPR開展了相應的比賽，以期引起更多關注。
該挑戰賽總共設有3個賽題，深蘭科技DeepBlueAI團隊便拿下兩冠一亞。NightOwls夜間行人檢測的測試成果可與白天行人檢測結合，打造適用於不同天氣條件的全天候的行人檢測系統，可提升深蘭目前的各類户外防疫監測產品的識別性能，還可提高自動駕駛明星產品熊貓智能公交車的夜間行駛安全。
在日常城市監控中，即使是政府採用的商業化攝像機在惡劣的天氣條件下也顯得脆弱，因此迫切需要研究在何種程度上可以應對這種具有挑戰性的視覺條件，UG2 挑戰賽恰好就針對了這類問題。深蘭科技奪冠的“挑戰賽霧天條件下的（半）監督目標檢測任務”，其方案不僅可在惡劣天氣環境或光照條件較差的情況下進行監控，還可用於智能熊貓公交車、掃路機的安全監控、室外環境感知、輔助駕駛等，為城市管理添加了一雙“AI眼”。
圖像超分辨率是一項關鍵的計算機視覺任務，其目的是恢復低分辨的圖像內容，填充丟失的信息，以實現獲得一張高清的大分辨率圖像。NTIRE 2020 :Perceptual Extreme Super-Resolution Challenge圖像恢復與增強挑戰中，DeepBlueAI團隊主要關注PSNR（圖像峯值信噪比）指標，並在該指標上取得第一名的成績，還超越了去年的冠軍方案，其超分辨率感知測試成果可以應用於圖像復原等領域。
CVPR，國際計算機視覺和模式識別大會，一直有計算機視覺領域的“奧斯卡”之稱，憑藉着嚴苛的競賽標準，成為全球AI領域團隊檢驗自身基礎研究成果的試金石。今年，受全球疫情影響，該會議於6月14日-19日在線上舉辦，以百度、深蘭科技等領軍的中國AI企業在競賽中大放異彩，向全球展示了中國AI的雄厚實力。
深蘭科技已連續多年出征CVPR，今年共參與了10個競賽項目，斬獲4項冠軍，總共12項冠亞季軍，較去年取得了更為驕人的成績。在全球經濟跨入以AI為引領的第四次工業革命時代、中國聚焦AI新基建時，深蘭科技已做好了充分準備，獲得不俗成績的同時，也將秉持開放共享的態度，為中國AI行業輸出更多的新鮮血液，推動AI新基建發展。