BestImage团队的论文框架
近日，由IEEE国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）Workshop主办的“智能交通视频分析界的ImageNet竞赛”——英伟达智慧城市挑战赛（AI CITY CHALLENGE 2020）落下帷幕。我校计算机学院周勇教授、姚睿副教授和赵佳琦副教授指导，由硕士生高存远等组成的竞赛团队BestImage获得赛道二：城市级规模的多摄像头下的车辆重识别竞赛（City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification）第五名，相应论文“Vehicle Re-Identification Based on Complementary Features”也被CVPR Workshop 2020接收。
CVPR是IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，2020年AI City挑战赛从1月7日开始，4月9日结束，由英伟达联合纽约州立大学奥尔巴尼分校、爱荷华州立大学、圣何塞州立大学、华盛顿大学发起，吸引了全球多所高校和机构的参与。竞赛的数据从美国多个城市和州挑选交叉路口和高速公路的数据获得。竞赛共有四个赛道：车辆计数、车辆重识别、车辆跟踪、交通异常检测。
据悉，我校竞赛团队主要针对第二个赛道，对如何在多个摄像头下检索出同一台车辆，提出了集合多个不同结构的神经网络的互补特征，同时每个网络模型都使用多个损失函数优化、滤波嫁接、半监督学习技术等。在检索的后处理阶段又使用了多种方法，如去背景冗余的中心裁剪、重排序等等。在实验阶段，尝试了三种模型集成策略进行模型集成。
