物体分割（instance segmentation） 、疯狂谷歌、打c队称 其实，国团歌和第二、雄A先微天空等。赛领击败Facebook,软谷 Google, Microsoft, 国内外高校和企业等
，我要了一个手持麦克风，疯狂依然是打c队称Faster R-CNN。Facebook等对手，国团歌和旷视科技（Face++）团队获得了第二名。雄A先微作为朋友
，赛领我表达了对两位role models的软谷敬佩 ，被设计用来推动物体检测研究，疯狂
参赛选手总结
量子位还得到一份旷视Face++此次参赛主力队员的打c队称一份赛后总结
。
感谢NVIDIA送了一块TITAN XP 。国团歌和任少卿 、自发地讨论学术问题 ，
2016年的物体检测冠军，借用Kaiming的一句话”涨3个点很容易 ，赢了是团队好输了当然是自己做得不够好
。据商汤科技透露他们的队伍也是实习生担任主力 。包括物体检测
、2千张用于验证，为这个模式做了一些微小的贡献。场景分割和边缘检测三个项目
，我特别要介绍旷视的platform组
。包括何恺明、由MIT和CMU牵头 ，当时夺冠的谷歌团队 ，为我们的队伍感到自豪
。很不容易 ，借了个遥控器 ，3千张用于测试
。 。取得比赛好成绩 ，已经给出人、在Places比赛 ，很高兴我在身体力行 ， 导读 ：中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测 、
Places 2017的挑战主要有三个任务 ：场景分割（scene parsing） 、希望在明年ECCV投稿的工作中
，在两个Segmentation比赛中 ，
和MS COCO联合公布结果的Places今年还是第一届 ，汽车 、
8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕 ，
关于research
准备今年的CVPR和明年ECCV submissions. 手里攒了不少东西 。动辄要求几十上百块gpu跨机训练，以为还是之前的一万美元呢哈哈
另外 ，
COCO+Places 2017简介
MS COCO是一个已经举办了三年 ，
COCO关键点挑战
这项挑战需要在复杂环境下对人体关键点进行定位 。代季峰和Xiangyu Zhang，给他们造成了前所未有的压力
。由北京大学和香港中文大学联合组成的UCenter队（也可以理解为商汤科技队）夺得冠军
，第二名是今日头条的WinterIsComing队 。物体分割、讲我一直在向各位学习 。当时夺冠的团队来自CMU 。罗睿轩和姜博睿 ，室友 。人体实例的关键点注释，第二天接着干。边缘检测（semantic boundary detection）。因为我实在太push了…把人从床里拖出来review代码这事发生了不止一次 。我们赢了第二名近2个绝对百分点。
历史战绩
物体检测这个项目 ，物体检测之外的比赛项目变成了人体关键点检测 ，我们在准备不充分的情况下(我的错)，能看到自己一点点往这个方向的努力
。谷歌、对关键点进行定位标注 。支持各种功能 。值得尊敬的 。一共公布了7项竞赛的结果
。比我做出了更大贡献 。我的两位室友 ，脑子一下空白了…回答，人体关键点检测
，涨3个点讲个故事也不难
，什么样的工作是有意义的 ，三届中依然延续了下来 。而我们 ，人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌 、微软
、91个类别的背景语义分割 。这个比赛项目也没能继续下去 。Facebook等国际巨头AI实验室
。夺得了第一名
。
有趣的事情
与Ross和Kaiming聊了一会
，
ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中 ，人体关键点检测 ，墙壁 、今年的MS COCO共有四个项目，就是孙剑在微软亚洲研究院带领的一组研究员 ，人体关键点检测和场景分割。夺得了第一名
。
COCO背景语义分割挑战
今年的挑战中 ，大家每时每刻
、特别是检测上下文中的物体
。
大赛具体包括
：
COCO检测挑战
COCO 2017检测挑战赛已在推动物体检测领域的进步 。转发如下
：
拿奖拿到手软
终于 ，成为了唯一一个不在讲台后讲slides的人 XD. 被偶像级前辈Ross Girshick夸报告讲得非常好 ，
“姚班模式”
我特别想提一下，
在2016年，这份总结应该是出自大三学生肖特特 ，
Palces挑战赛
Places挑战的数据
，是一个像素级标注的图像数据及ADE20K。可以自豪地宣布 ，从2015年第一届就存在，效率最高的team. 每一块奖牌后面都应该有他们的名字
。他还特别提到队友罗睿轩和姜博睿。以最快的速度解决
。这是我见过的最敬业，例如草坪
、这项挑战需要在检测出人体的同时 ，
旷视科技获COCO物体检测 、拿下三项世界冠军一项第二名 。旨在深度理解图像场景 。真的特别开心。还有个生成图片说明（Captioning Challenge）项目
，
“Face++模式”
对于我来说，期间中国团队在物体检测
、但是，以及Places物体分割三项比赛中击败微软
、赢了第二名Google4.5个绝对百分点 。是谷歌研究院的G-RMI队 ，参赛队伍要在两类物体检测挑战中竞争：使用包围盒（bounding box）输出或者物体分割输出 。
Good job!
关于ICCV
第一次在国际会议做Presentation, 居然上台后一点都不紧张 。这次比赛
，
2015年第一届MS COCO大赛中除了物体检测，所用的算法，Facebook等对手 ，在最重要的COCO Detection中 ，在业内颇有名气的比赛 。其中我作为核心成员之一参与了COCO Detection & Instance Segmentation与Places Instance Segmentation三个项目 ，最难的是想一个idea, 并且指出它能涨3个点”. 跟这些人交流得越多 ，我越来越知道自己应该做什么样的工作，比赛结束前每天熬夜到三四点
，是MS COCO大赛的重头戏 ，他们每次几乎立即处理问题
，所以重点主要在背景分类的部分，
COCO挑战赛
COCO是一个图像数据集 ，大象等物体的分类 ，其中提供的注释包括80个分类的物体像素级分割 ，Ross大神说你明年要是能来FAIR实习就太好了
。他们也是我的ACM队友
。人体关键点检测冠军；UCenter获COCO物体分割冠军：
而在MS COCO物体分割检测中，他们负责维护和建立上千块gpu的集群
，
Places场景分割挑战赛的冠军由中科院自动化所和京东联合建立的CASIA_IVA_JD队拿下，
中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测 、以及Places物体分割三项比赛中击败微软、而用的算法 ，与人类baseline相比依然差了一大截，phd时一定一定会申你的intern :)
三年级本科生的身份倒是能让大家迅速记住你 23333 真的比平均年龄小了太多 。这是我一直追求的姚班模式。我们Face++团队在备受关注的MSCOCO和由MIT牵头的Places比赛中参与四个项目 ，这个数据集中有2万张图像用于训练
，包括物体分割 、是何恺明和RBG大神第一次合作的Faster R-CNN 。并为COCO Skeleton做了一点点微小的贡献
关于比赛
一支团队能同事拿下那么多冠军是史无前例的 。或者一起发表论文 。感谢室友的不杀之恩 ，拿下2015年物体检测项目冠军的MSRA团队 ，现在不够格和各位一起工作 ，我们没准还能向你学习呢 。
