我校学子在CVPR 2023中获两冠一亚
发布时间:2023.06.12

来源:人工智能与自动化学院、机械学院 编辑:郭雨辰、汪伟颋 浏览次数:

新闻网讯 日前,2023年CVPR UG2+和VAND挑战赛结果揭晓,我校人工智能与自动化学院颜露新教授、钟胜教授、昌毅老师担任指导教师,“图像识别与智能系统”团队2022级硕士生郭赟、2021级硕士生肖雪尧、2019级本科生王枭雄、2020级博士生李祎组成的参赛队伍HUST_VIE,斩获了UG2+“单帧图像去雨”赛道全球冠军;2022级硕士生许晟旗、2021级硕士生肖雪尧、2020级博士生曹舒宁、2022级博士生刘昊岳组成的参赛队伍VIELab-HUST,斩获了UG2+“大气湍流校正”赛道全球冠军。由机械学院沈卫明教授、高亮教授担任指导教师,“运筹与优化”团队2020级博士生曹云康、2020级硕士生孙晨、2018级本科生徐晓豪、2023级博士生程育奇组成的参赛队“SegmentAnyAnomaly”(分割一切异常)获VAND全球亚军。


IEEE CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 是由IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)组织的计算机视觉和模式识别领域的顶级学术会议之一,其目的是促进计算机视觉和模式识别领域的学术交流和创新研究。



“单帧图像去雨”赛道由加利福尼亚大学洛杉矶分校组织,吸引了世界各地275支参赛队伍参加。我校HUST_VIE参赛队提出一种两阶段渐进式雨天图像增强方法,有机结合模型驱动优化方法与数据驱动学习方法,兼具强表达能力与泛化性,以综合指标最优取得冠军。




“大气湍流校正”赛道由普渡大学智能成像实验室发起,吸引了世界各地40支参赛队伍参加,比赛围绕“远距大气湍流扰动下目标识别”主题,设置两个子赛道:大气湍流下文字识别、大气湍流下编码靶标识别。我校VIELab-HUST参赛队伍提出了一种模型与数据联合驱动的大气湍流校正复原框架,先通过多帧配准自适应融合校正图像畸变,进而通过神经网络模型校正图像模糊,实现远距湍流图像畸变与模糊退化效应校正,在两个子赛道都取得了冠军。


我校“图像识别与智能系统”团队隶属于多谱信息智能处理技术全国重点实验室,在成像目标探测识别领域深耕多年,在CVPR、ICCV、AAAI等人工智能与计算机视觉顶级国际会议上发表相关论文数十篇,相关成果已在军民重要领域应用。



2023年度,CVPR首次关注工业视觉检测领域,举办视觉异常和新颖性检测研讨会(VAND: Visual Anomaly and Novelty Detection),吸引了全球范围内最优秀的研究人员和科学家参与其中。VAND(VisualAnomaly andNoveltyDetection,视觉异常和新颖性检测)挑战赛由亚马逊人工智能研究院发起,谷歌、因特尔、慕尼黑工业大学等企业、高校共同举办,吸引了来自海内外的众多参赛队伍,比赛围绕工业视觉检测的“冷启动”问题,旨在降低视觉异常检测方法对训练数据的依赖,更符合实际工业需求。在本次比赛中,机械学院参赛队提出混合提示正则化方法,使用专家经验、图像内容对视觉语言大模型进行微调,构建了面向工业视觉检测的通用模型。该方法无需任何训练即可用于任意工业产品的视觉检测,有望进一步提升工业视觉检测精度并降低成本,在比赛期间受到了相关领域学者的广泛关注。


机械学院“运筹与优化”团队已在工业视觉检测领域耕耘多年,在IEEE Transactions on Cybernetics,IEEE Transactions on Industrial Informatics等国际期刊发表数十篇文章,相关成果已在业界得到广泛应用。

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