近日，被譽為全球計算機視覺三大頂級會議之一的CVPR 2023在加拿大溫哥華隆重舉行。本次大會公布了多個研究項目的科研成果及相關參賽隊伍的成績，深蘭團隊在參賽的六個項目中取得了“一冠三亞二季”的好成績。自2019年起，深蘭團隊已經連續5年在CVPR挑戰賽中有冠軍斬獲。

CVPR是計算機視覺領域的一個權威學術會議，由IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）主辦，有計算機視覺領域“奧斯卡”的美譽，每年都會吸引大量該行業領域的頂尖企業、研究機構、高校等參與，是全球AI領域研究團隊展現自身科創實力以及檢驗團隊基礎研究成果的舞臺。

2023 VizWiz Grand Challenge Workshop屬于2023 CVPR研討會，這次研討會的目的是讓研究人員了解視力障礙人士的技術需求，同時授權研究人員改進算法以滿足這些需求。所有的數據都來自于視力障礙人士拍的照片以及提出的問題，照片存在模糊、失焦等問題。 為解決以上問題，深蘭團隊選擇了最先進的多模態模型，改進了模型訓練的任務設置并進行了精細化的參數調整，最終在競賽中取得了“一冠一亞一季”的優異成績。

CVPR 2023 AVA

一亞一季

Accessibility Vision and Autonomy（AVA）挑戰賽，則是CVPR 2023無障礙視覺和自主性研討會的一部分，旨在匯集來自無障礙、計算機科學和自助系統交叉領域的研究人員、學生和倡導者。該競賽的目標是利用生成的數據解決目前在數據驅動的視覺無障礙系統的共享和原則性開發工具方面存在的問題。 在該挑戰賽中，涵蓋了實例分割和關鍵點檢測兩個賽道，它們共用同一個數據集，數據集是渲染引擎合成得到，該數據主要存在自然數據和生成數據之間存在顯著的領域差異、弱小目標以及長尾分布等難題。 在實例分割賽道中，深蘭團隊在非常有限的時間內選擇了適當的模型算法，并采用了有效的模型訓練方法。 在關鍵點檢測賽道中，深蘭團隊結合了賽道一中的實例分割模型，可以很好的檢測出行人目標，從而進一步對行人進行關鍵點檢測。這樣可以節省額外訓練行人檢測器的時間。最終在兩個賽道的比賽中，分別獲得了亞軍和季軍的佳績。

Plant Traits 2023

一亞

Plant Traits 2023則是隸屬于CVPR 2023 FGCV細粒度挑戰賽的分支。該賽題要求參賽者使用深度學習的回歸模型從植物照片中預測植物屬性（例：長度、發芽率等30余項屬性）。 深蘭科技團隊選擇利用氣候數據作為輔助特征，原始圖片作為主要特征進行回歸預測，調整數據分布、增加回歸損失，通過模型集成拿到第二名的好成績。

迄今為止，深蘭DeepBlueAI團隊已在各類AI領域國際比賽中獲得了40多項冠軍，其中在CVPR、ECCV、ICCV這三大計算機視覺領域的頂級賽事中，累計獲得了20余項冠軍。此次深蘭團隊在CVPR 2023中的出色表現，不僅在全球同行面前充分展現了自身在AI理論研究上的突破和技術創新方面的硬實力，也開拓了計算機視覺技術應用在全社會各行業的落地空間，為今后將AI技術更廣泛地落地應用于自動駕駛、城市治理、機器人、工業智能化等領域奠定了堅實的理論基礎和技術儲備。