2018 COCO+Mapillary 聯合挑戰賽頒獎現場
當地時間 9 月 8 日，兩年一度、為期一週的歐洲計算機視覺頂級學術會議 ECCV 2018 在德國慕尼黑拉開帷幕。據官方信息顯示，ECCV 2018 共有 43 場 Workshops 和 11 場 Tutorials；大會投稿論文 2439 篇，其中接收論文 776 篇（31.8%）；註冊參會人數近 3200 人，規模空前，超過 ECCV 2016（阿姆斯特丹）2 倍。
9 月 9 日，43 場 Workshops 中最為引人注目的 Joint COCO and Mapilary Recognition Challenge Workshop（COCO+Mapillary 物體識別聯合挑戰賽研討會）在慕尼黑技術大學（Technische University Munich）如期召開，公佈各個賽項最終成績，開展研討會交流。值得一提的是，這次聯合挑戰賽的奪冠隊伍全部來自中國。
這次聯合挑戰賽中， COCO 4 項比賽，Mapillary 2 項比賽，共計 6 個賽項。曠視科技參戰其中的 3 項 COCO 比賽和 1 項 Mapillary 比賽，共計 4 個賽項，分別榮獲 3 項 COCO 第一（ 含 1 項並列第一）和 1 項 Mapillary 第一，四戰皆勝，可謂攬下了本次挑戰賽的“半壁江山”，成為當之無愧的最大贏家。自 ICCV COCO+Places 2017 拿下 3 項第一，打破谷歌、微軟“霸權”，成為第一個問鼎 COCO 冠軍的中國公司之後，本次 ECCV COCO+Mapillary 2018 曠視科技參戰四項，拿下四冠，全戰皆勝突破自我再創新高，彰顯了在物體識別與檢測領域的絕對實力。
2018 COCO+Mapillary 官方結果：曠視科技（Megvii）榮獲四冠，分別是 COCO detection（並列第一）、COCO keypoints、COCO panoptic 和 Mapillary panoptic。
COCO 2018 聯合挑戰賽的本意是在場景理解的前提之下研究物體識別，這次 COCO 挑戰賽項有 1）Instance Segmentation（實例分割），2）Panotic Segmentation（全景分割），3）Keypoints（人體關鍵點檢測）和 4）DensePose（人體密集姿態估計）；Mapillary 挑戰賽項有 1）Instance Segmentation（實例分割）和 2）Panoptic Segmentation（全景分割）。儘管 COCO 和 Mapillary 共同聚焦在視覺識別的一般問題之上，但是具體的每項任務在相應數據集的加持下還是對問題的不同維度做了新探索。COCO（& Mapillary）是當前物體識別領域最為權威、最具標杆作用的數據集之一，也是繼 ImageNet 之後最有影響力的競賽平臺之一。
COCO 是英文 Commen Objects in Context 的縮寫，並有同名論文發佈。COCO 數據集針對全場景理解而設計，意在促進物體檢測研究發展。 Mapillary Vistas 是新近推出的街景集圖像數據集，專注於圖像的高階語義理解，推動自動駕駛和機器人導航等領域的技術落地。在數據集和應用任務方面，兩者有很多不同，而後者對前者起補足作用。通常來講，COCO 是自然場景下的物體識別，Mapillary 則聚焦於街景場景識別，因此聯合挑戰賽的形式有利於計算機視覺技術更貼近現實場景，更具應用價值。
正如曠視研究院檢測組負責人俞剛博士所講：“上年 COCO 比賽讓我更多看到的是，我們紮實的細節積累和公司平臺的優勢。但是今年，團隊樂觀的信念和對勝利的堅持深深感動了我。每次當我們滿懷希望的 idea 出結果時，往往都是以失望而告終。但是我們從未因為挫折而沮喪，每次都能快速站起來，反思問題，繼續下一個 idea，這正是我們這次拿下四冠的“丹法”所在。做 Research 沒有捷徑，唯有不斷創新和堅持。”
曠視科技首席科學家、曠視研究院院長孫劍博士也表示：“COCO 競賽有點像華山論劍，大家來比比過去一年功夫練的怎麼樣。其實除了成績，我更看重的是這個參賽過程對隊伍錘鍊，包括心力和堅毅。真正的華山論劍是科技產品在市場上的競爭，曠視科技永遠爭第一。
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