在6月剛結束的國際計算機視覺頂會CVPR2020上，深蘭科技DeepBlueAI團隊大放異彩，獲得了四冠四亞四季的不俗成績。冠軍團隊表示：由于之前數(shù)據(jù)集多數(shù)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復雜場景，將是今后主要面對的問題和研究方向。這在此次CVPR上也得到了相應的驗證。

在日常城市監(jiān)控中，即使是政府采用的商業(yè)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(zhàn)性的視覺條件，UG2＋挑戰(zhàn)賽恰好就針對了這類問題。

深蘭科技奪冠的“挑戰(zhàn)賽霧天條件下的（半）監(jiān)督目標檢測任務”，其方案不僅可在惡劣天氣環(huán)境或光照條件較差的情況下進行監(jiān)控，還可用于智能熊貓公交車、掃路機的安全監(jiān)控、室外環(huán)境感知、輔助駕駛等，為城市管理添加了一雙“AI眼”。

01UG2＋介紹

在許多新興的AI應用領域，如無人機、自動／輔助駕駛、搜索和救援機器人、環(huán)境監(jiān)測、安全監(jiān)視、運輸和檢查，都依賴于計算機視覺的室外環(huán)境感知與理解。這類系統(tǒng)涉及任務比較廣泛，對于目標任務，包含檢測、識別、分割、跟蹤和解析。

雖然這些任務在固定的環(huán)境和條件下取得了一定的成果，但是如果在沒有條件限制的環(huán)境中（如移動平臺、惡劣天氣、光照條件差等），視覺感知和理解算法的性能將受到很大的影響，因此主辦方根據(jù)不同的環(huán)境條件，舉辦了相應的挑戰(zhàn)賽。

UG2＋PrizeChallenge是CVPR會議下的一個Workshop，繼第一屆（CVPR’18）和第二屆（CVPR’19）的成功舉辦，主辦方在CVPR2020開展了第三屆UG2＋PrizeChallenge，該挑戰(zhàn)賽包含以下兩個賽道：

1．TrackIObjectDetectionInPoorVisibilityEnvironments

2．TrackIIFlatcamForFaces：Enhancement，Reconstruction，AndVerification

其中賽道1又分為三個子任務：

1．（Semi－）SupervisedObjectDetectioninHazeConditions

2．（Semi－）SupervisedFaceDetectioninLowLightConditions

3．SeaLifeDetectionintheUnderwaterCondition

02賽題介紹

Sub－Track1：（Semi－）SupervisedObjectDetectioninHazeConditions主辦方提供了一組交通監(jiān)控中采集的霧天圖像，總計4332張圖片，并將圖中的汽車、巴士、自行車、摩托車、行人這幾個類別進行了標注，總計41113個標注框。

評測指標：類似于MSCOCO數(shù)據(jù)集的評估方案，評測將使用APIOU＝0．50進行評估。