滴滴AI視覺團隊獲IEEE BigData2020道路損壞檢測競賽世界第三

DoNews10月22日消息(記者 翟繼茹)22日,在近期結束的IEEE BigData2020 Global Road Damage Detection Challenge 2020道路損壞檢測競賽中,滴滴AI視覺團隊獲得了總分世界第三的成績。
滴滴介紹,滴滴AI視覺團隊提出的CFM(Consistency Filtering Mechanism with Self-Supervised Methods)算法,在兩個不同評測集中,以Test1得分0.6657,在全球80個參賽隊伍中排名第二;Test2得分0.6219,在全球19個參賽隊伍中排名第三。

據瞭解,Global Road Damage Detection Challenge 2020道路損壞檢測競賽由IEEE BigData2020舉辦,主要針對日本、智利、印度等全球不同地區的交通道路損壞程度進行檢測和分類的賽事,包括4種常見損壞類別:橫向裂紋D00、縱向裂紋D10、龜裂紋D20、坑窪D40。
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滴滴視覺AI技術部圖像技術團隊的CFM算法,採用了局部區域注意力學習機制,通過利用現有道路分割算法,獲取城市道路圖像的分割圖像作爲模板,動態疊加至訓練數據集與測試數據集上,使得模型訓練基於更豐富的語義信息,可具有更好的魯棒性並提升目標檢測的準確率。另外該算法還創新性的提出了一種置信度強化訓練機制,採用一致性差異迭代訓練的方法,即充分利用無標籤數據中攜帶的一致性信息,進行自監督學習和訓練。無標籤圖像通過一系列數據增強方法,例如Flip等,每張圖像能夠產生圖像對,再分別通過預訓練模型獲得僞標籤。利用僞標籤的一致性分數篩選出部分可信的僞標籤圖像加入有標籤數據進行迭代訓練。(完)

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