在Places比赛，疯狂 关于research
准备今年的打c队称CVPR和明年ECCV submissions. 手里攒了不少东西 。对关键点进行定位标注 。国团歌和场景分割和边缘检测三个项目
，雄A先微所用的赛领算法 ，Good job!
关于ICCV
第一次在国际会议做Presentation,软谷 居然上台后一点都不紧张 。什么样的疯狂工作是有意义的
，在两个Segmentation比赛中 ，打c队称所以重点主要在背景分类的国团歌和部分 ，人体实例的雄A先微关键点注释，汽车、赛领期间中国团队在物体检测 、软谷取得比赛好成绩 ，疯狂最难的打c队称是想一个idea, 并且指出它能涨3个点”. 跟这些人交流得越多 ，这是国团歌和我一直追求的姚班模式 。这次比赛 ，人体关键点检测，包括物体分割、而我们 ，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 ，今年的MS COCO共有四个项目
，还有个生成图片说明（Captioning Challenge）项目 ，这个数据集中有2万张图像用于训练
，他们负责维护和建立上千块gpu的集群 ，自发地讨论学术问题 ，旷视科技（Face++）团队获得了第二名 。人体关键点检测和场景分割。是谷歌研究院的G-RMI队，与人类baseline相比依然差了一大截
，支持各种功能
。
Places 2017的挑战主要有三个任务 ：场景分割（scene parsing）、
“姚班模式”
我特别想提一下，以最快的速度解决
。而用的算法
，我们在准备不充分的情况下(我的错) ，Facebook等对手 ，希望在明年ECCV投稿的工作中 ，被设计用来推动物体检测研究，在最重要的COCO Detection中
，
中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测、包括何恺明、第二名是今日头条的WinterIsComing队
。
有趣的事情
与Ross和Kaiming聊了一会 ，
在2016年 ，在业内颇有名气的比赛
。第二天接着干。他们每次几乎立即处理问题 ，3千张用于测试 。Ross大神说你明年要是能来FAIR实习就太好了 。我们赢了第二名近2个绝对百分点 。是何恺明和RBG大神第一次合作的Faster R-CNN。由MIT和CMU牵头 ，很高兴我在身体力行
，赢了第二名Google4.5个绝对百分点 。一共公布了7项竞赛的结果 。当时夺冠的团队来自CMU 。感谢室友的不杀之恩
，
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 ，大象等物体的分类 ，
8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕 ，
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 。谷歌 、他们也是我的ACM队友 。为这个模式做了一些微小的贡献 。脑子一下空白了…回答 ，或者一起发表论文 。以及Places物体分割三项比赛中击败微软、包括物体检测、涨3个点讲个故事也不难
，转发如下 ：
拿奖拿到手软
终于，可以自豪地宣布 ，这是我见过的最敬业
，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 ，真的特别开心
。依然是Faster R-CNN 。边缘检测（semantic boundary detection） 。以为还是之前的一万美元呢哈哈
另外 ，击败Facebook, Google, Microsoft, 国内外高校和企业等
，夺得了第一名
。例如草坪 、从2015年第一届就存在 ，值得尊敬的 。这份总结应该是出自大三学生肖特特 ，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 ，拿下三项世界冠军一项第二名 。特别是检测上下文中的物体 。Facebook等国际巨头AI实验室
。谷歌 、我越来越知道自己应该做什么样的工作 ，当时夺冠的谷歌团队 ，讲我一直在向各位学习 。已经给出人 、很不容易 ，我要了一个手持麦克风 ，我们没准还能向你学习呢
。拿下2015年物体检测项目冠军的MSRA团队 ，
。
COCO+Places 2017简介
MS COCO是一个已经举办了三年 ，天空等 。物体分割、
历史战绩
物体检测这个项目，第二
、能看到自己一点点往这个方向的努力 。
其实，2千张用于验证 ，借用Kaiming的一句话”涨3个点很容易
，但是
，作为朋友
，
COCO背景语义分割挑战
今年的挑战中 ，给他们造成了前所未有的压力 。比赛结束前每天熬夜到三四点 ，大家每时每刻 、墙壁、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 。物体分割（instance segmentation）、
旷视科技获COCO物体检测 、以及Places物体分割三项比赛中击败微软
、
感谢NVIDIA送了一块TITAN XP 。旨在深度理解图像场景
。
ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中，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，Facebook等对手，罗睿轩和姜博睿 ，现在不够格和各位一起工作 ，这个比赛项目也没能继续下去。人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌 、我的两位室友 ，我表达了对两位role models的敬佩 ，借了个遥控器
，室友 。人体关键点检测 ，效率最高的team. 每一块奖牌后面都应该有他们的名字。比我做出了更大贡献
。微软
、据商汤科技透露他们的队伍也是实习生担任主力 。
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。三届中依然延续了下来
。我特别要介绍旷视的platform组
。
和MS COCO联合公布结果的Places今年还是第一届，是一个像素级标注的图像数据及ADE20K 。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 。物体检测之外的比赛项目变成了人体关键点检测 ，
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一份赛后总结 。
Palces挑战赛
Places挑战的数据
，赢了是团队好输了当然是自己做得不够好 。动辄要求几十上百块gpu跨机训练，代季峰和Xiangyu Zhang
，91个类别的背景语义分割 。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 。其中提供的注释包括80个分类的物体像素级分割
，
2016年的物体检测冠军
，是MS COCO大赛的重头戏 ，任少卿 、
导读 ：中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测、这项挑战需要在检测出人体的同时，为我们的队伍感到自豪 。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 ，夺得了第一名 。
COCO挑战赛
COCO是一个图像数据集
，
2015年第一届MS COCO大赛中除了物体检测，
“Face++模式”
对于我来说 ，他还特别提到队友罗睿轩和姜博睿 。就是孙剑在微软亚洲研究院带领的一组研究员
，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 。
