近日， ICCV 2023第一届OmniObject 3D카지노 바카라 마틴赛和第五届大规模视频物体分割카지노 바카라 마틴赛均落下帷幕，由我院广西电力装备智能控制与运维重点实验室高放教授带领的GXU-LIPE团队荣获OmniObject3D카지노 바카라 마틴赛3D物体生成赛道第二名以及大规模视频物体分割카지노 바카라 마틴赛视频实例分割赛道第三名。
参与OmniObject3D카지노 바카라 마틴赛3D物体生成赛道的GXU-LIPE团队由高放（教授）、双丰（院长）、於俊（中科大副教授）、郑含博（副教授）、李少东（讲师）、刘勇（硕士研究生）、金岩（博士研究生）、麻胜恒（校外合作伙伴）组成。团队针对3D 生成模型存在缺乏几何和纹理细节等问题，为了提高算法的生成性能，从模型架构调整和训练优化策略两方面出发。在模型架构调整层面，团队设计了更深的映射网络，使模型能够生成一个不跟随训练数据分布的隐变量，从而减少特征纠缠，做到特征解耦；在训练优化策略层面，团队提出了一种分阶段的超参数调整策略，能够在提升模型性能的同时缩短训练时间。此次比赛的参赛队伍包括新加坡南洋理工大学、北京邮电大学等团队。
一、OmniObject3D카지노 바카라 마틴赛
OmniObject3D카지노 바카라 마틴赛由上海人工智能实验室发起，由 ICCV 2023 AI for 3D Content Creation Workshop承办。在有限的观测或随机条件下，真实的三维物体重建及生成是一项巨大的카지노 바카라 마틴，这类工作在各种视觉和机器人任务中有着广泛的应用。为了推动这一领域的研究，上海人工智能实验室推出了 OmniObject3D 大型数据集，这是一个高质量、真实扫描的三维物体数据集，并包含海量的物体种类，GXU-LIPE团队所参与的3D物体生成赛道着重选拔应用于 OmniObject3D 数据集上的真实 3D 物体生成算法。
参与大规模视频物体分割카지노 바카라 마틴赛视频实例分割赛道的GXU-LIPE团队由高放（教授）、於俊（中科大副教授）、双丰（院长）、金岩（博士研究生）、吴文杰（硕士研究生）、石磊（硕士研究生）、麻胜恒（校外合作伙伴）组成。团队针对跟踪过程出现的突兀信息和帧率过低的问题，设计了突兀信息过滤和形变补偿，利用相邻帧中的实例表示之间的相似性提升跟踪器的区分能力，提高跟踪方法的鲁棒性。另一方面，形变补偿可以更好地适应低帧率视频中的物体运动导致的剧烈变化，从而更准确地捕捉物体在不同帧之间的关联关系，达到提升了跟踪的稳定性和准确性的目的。此次比赛的参赛队伍包括武汉大学、北京航空航天大学、浙江大学、英国斯旺西大学、快手科技等团队。
二、大规模视频物体分割카지노 바카라 마틴赛
大规模视频物体分割카지노 바카라 마틴赛基于YouTube-VOS基准，是由苹果公司、丰田研究所、字节跳动、英伟达Meta现实实验室联合举办的视频分割카지노 바카라 마틴赛，其第一届赛事在欧洲计算机视觉国际会议ECCV 2018中举办。
视频实例카지노 바카라 마틴将图像实例카지노 바카라 마틴任务从图像域扩展到视频域。新问题旨在同时检测、카지노 바카라 마틴和跟踪视频中的对象实例。给定一个测试视频，该任务不仅需要标记预定义类别集的所有实例的掩码，还需要关联跨帧的实例标识。该任务的目标是最大限度地减少基本事实和假设之间的差异，一种好的视频实例카지노 바카라 마틴方法应该能够对所有实例具有良好的检测率，可靠地跟踪所有实例，并准确地定位实例边界。
这些카지노 바카라 마틴赛的获奖体现了我院科研团队紧跟国际学科前沿，不断取得国际先进成果，助力我校“双一流”建设。
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