从全球高校中脱颖而出！北京交大斩获国际竞赛三项冠军
红果圆，你听说交大最近在国际竞赛中，从全球众多高校及科研院所的优秀队伍里脱颖而出，斩获了三项冠军吗？
哇！当然听说啦~好像是一个非常高大上的竞赛呢！人体...精细化...(。_。)
人体精细化解析竞赛！
╰(*°▽°*)╯ 快和我们讲讲这支厉害的队伍和这项顶级的竞赛吧~
CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。
该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。
CVPR 2018 LIP国际竞赛专注于人体的精细语义理解任务，包括单人的人体解析任务、单人的人体姿态估计任务、多人的人体解析任务、多人的人体姿态估计任务、多人的精细化人体解析任务。LIP 2018是第二届举行，拥有大规模的像素级人体图像解析数据库、公平严格的评审标准以及国际性的竞赛影响力。
今年6月，北京交通大学赵耀教授团队和伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）Thomas Huang教授团队组成的BJTU_UIUC竞赛队伍荣获计算机视觉领域顶级会议CVPR 2018 “Look Into Person” 国际竞赛（以下简称LIP）三项人体精细化解析竞赛单元（Track1：Single-Person Human Parsing，Track2：Multi-Person Human Parsing，Track5：Fine-Grained Multi-Human Parsing）的冠军。
BJTU_UIUC竞赛队伍的主要成员包括韦世奎教授领导的MIC研究小组在读博士生刘婷、阮涛和赵杰，以及UIUC的魏云超博士（2016年毕业于MePro团队，现为伊利诺伊大学香槟分校 Thomas Huang教授的博士后研究员）。
▲毕业博士现为UIUC博后 魏云超
▼2016级博士 刘婷
▲2016级博士 阮涛
▼2017级博士 赵杰
BJTU_UIUC竞赛队伍参加了三项人体解析任务，并全部获得冠军。
单人的人体解析任务（Track1）要求将单人图像的人体在19种语义（如hair、face、coat等）上进行像素级的精细化分类，其挑战在于如何区分一些语义相近的parts，如果coat和dress，以及不同语义parts之间的边界。多人的精细化人体解析任务（Track2，Track5）则更具挑战性，其不仅需要克服单人的人体解析任务中的难点，同时还要区分出每个语义part具体来自于哪个instance（如coat应该属于person A还是person B）。在这种情况下，多人之间的相互遮挡和连接等问题就会为instance-level的精细化分割带来巨大挑战。
人体解析任务输入输出示意图
Track1：单人人体解析示意图
Track2：多人人体解析示意图
Track5：多人人体精细化解析示意图
BJTU_UIUC竞赛队伍在这三项挑战赛上的成功，主要归功于所提出的PSPse分割模型。该模型同时具备了simple，effective和elegant 的特点，不依赖于任何模型融合以及任何额外的tricks。BJTU_UIUC的单PSPse模型在Track1上达到了56.5%的mIoU，该结果已经超过了目前所有的参赛队伍。通过三个模型融合，性能更是达到57.9%，并领先第二名3.46%。在Track2和Track5任务中，BJTU_UIUC首先利用Mask-RCNN定位出每个人的具体位置，进而结合所提的PSPse网络产生并融合出最终的结果。同样，在没有过多的模型融合的情况下，我们分别在Track 2和Track5上取得了 45.31%和33.34% 的精确度，分别领先第二名 3.81%和1.87%。
● Look Into Person: Single Person Human Parsing Challenge（Track 1）
● Look Into Person: Multi-Person Human Parsing Challenge(Track 2)
● Look Into Person: Fine-Grained Multi-Human Human Parsing Challenge (Track 5)
最后让我们来了解一下这个厉害的团队吧~
北京交通大学数字媒体信息处理研究中心(MEPRO)成立于1998年，2012年入选教育部创新团队发展计划，2015年入选科技部重点领域创新团队，负责人为赵耀教授。该中心现有教师10人，博、硕士研究生50余人。其中教授6人，副教授2人，包括长江学者特聘教授1人，国家杰出青年获得者人1人，万人计划科技领军人才1人，教育部新世纪优秀人才支持计划入选者2人，北京市科技新星2人。
该中心的研究领域为数字媒体信息处理，研究方向主要包括图像、视频编码与传输，数字水印与数字取证，媒体内容分析与理解等。MIC研究小组隶属于数字媒体信息处理中心，主要研究方向包括媒体大数据处理、大规模媒体数据智能搜索、跨媒体计算、机器学习、数据挖掘等。
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来源 | 计算机学院
通讯员 | 韦世奎
本期编辑 | 谢瑶
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