HikvisionがImageNet 2016 Challengeのシーン分類部門でナンバー1に選ばれる
HikvisionがImageNet 2016 Challengeのシーン分類部門でナンバー1に選ばれる
AsiaNet 66111(1296)
【北京2016年10月13日PR Newswire=共同通信JBN】革新的なビデオ監視製品およびソリューションで世界をリードするHikvisionはこのほど、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2016のシーン分類部門でナンバー1の地位を獲得した。
世界的な画像データベースリソースであるImageNetはLarge Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)を開催し、数百のオブジェクトカテゴリーと数百万の画像におけるオブジェクトカテゴリー分類および検知の基準を設定する。このチャレンジは2010年から毎年開催され、世界の50以上の大手研究機関から参加者が参加している。
スタンフォード大学、カーネギーメロン大学、ミシガン大学、ノースカロライナ大学チャペルヒル校が開催する高度に刺激的なILSVRCは、リサーチャーがさまざまなオブジェクトにおける検知プログレスを対比することを可能にする。もう1つの推進力は、大規模な画像インデクシングでコンピュータービジョンのプログレスを計測し、効果的な検索と注釈を可能にすることである。
ナンバー1のシーン分類
オブジェクト検知、オブジェクト位置確認、ビデオでのオブジェクト検知、シーン分類・シーンパーシングの5つのILSVRC各部門は、厳密な課題に対して考察され、評価される。
Hikvisionがナンバー1の地位を達成したシーン分類のタスクでは、Hikvision Research Instituteは、Hikvisionの実験とトレーニングおよびテストに施した数件の改善策に照らして、極めて短いトレーニング時間でより優れた性能を発揮するインセプション形式ネットワークと、あまりディープではないレジデュアル・ネットワークを使用した。
Hikvision Research Instituteのシリアン・プウ執行副社長は「コンペから得られた技術データを、車両検知、ナンバープレート認識、車両サブブランド認識、人間の探知、人間特性分析、顔認識、画像検索など多くの分野に適用し、製品性能と適用結果を大幅に向上させることができる。将来、機械のインテリジェンスとオートメーションの水準が大幅に向上して、ほんの数例を上げれば、インテリジェント監視、ドライバー支援システム、インテリジェントな交通センシング、ロボット工学、無人空中輸送手段などで利用されることになる」と語った。
Hikvisionのシンシア・ホー副社長は「Hikvision Research Instituteは設立されて以来、ディープな技術的な経験を蓄積してきた。LSVRCの結果は、Hikvision Research Instituteがコンピュータービジョン研究で最前線に立っていることを明確に示したものであり、これらの研究結果はHikvisionが現在進めている技術開発にとって強力かつ持続可能な技術サポートを提供する」と語った。
Hikvision Research Instituteは革新的な製品研究・開発に注力し、技術リーダーとして同社の地位を維持するために創設された。研究テーマには、知覚技術、インテリジェント分析技術、ビッグデータ、クラウド・ストレージ技術、マルチメディア技術などがある。Hikvisionはビデオ目標検出、画像分割、ビデオ構造化、ビデオ検索の分野における高度な経験を培ってきた。最近、HikvisionはKITTI、MOT、ImageNetなどビデオ分析に関連した国際コンペに参加し、常に優れた性能評価を達成している。
ソース:Hikvision Digital Technology Co., Ltd.
Hikvision Ranked No.1 in Scene Classification at ImageNet 2016 Challenge
PR66111
BEIJING, Oct. 13, 2016 /PRNewswire=KYODO JBN/ --
Hikvision, the world's leading supplier in innovative video surveillance
products and solutions, recently achieved No.1 position in the Scene
Classification category at the ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge 2016.
ImageNet, the global image database resource, hosts the Large Scale Visual
Recognition Challenge (ILSVRC) to establish a benchmark in object category
classification and detection across hundreds of object categories, and millions
of images. Run annually since 2010, the challenge attracts participants from
more than fifty leading research institutions worldwide.
Organised by Stanford University, Carnegie Mellon University, University of
Michigan and UNC Chapel Hill, a high level impetus for the ILSVRC is to allow
researchers to compare progress in detection across a wider variety of objects.
Another driver is to measure the progress of computer vision for large-scale
image indexing, to enable effective retrieval and annotation.
No.1 in Scene Classification
Encompassing Object detection, Object localisation, Object detection from
video, Scene classification and Scene parsing, the five ILSVRC categories were
each considered and evaluated against a precise challenge.
For the Scene Classification task, where Hikvision achieved No 1 position,
Hikvision Research Institute used inception-style networks and not-so-deep
residuals networks that perform better in considerably less training time,
according to Hikvision's experiments and several improvements made for training
and testing.
"The technical data resulting from the competition can be applied to vehicle
detection, license plate recognition, vehicle sub-brand recognition, human
detection, human property analysis, face recognition, image search and much
more, to greatly enhance product performance and application results," enthused
Shiliang Pu, Executive Vice President at Hikvision Research Institute. "In the
future, the intelligence and automation levels of machines will be improved
significantly, and utilised in the sectors of intelligent surveillance, driver
assistance system, intelligent traffic sensing, robotics and unmanned aerial
vehicles, to name but a few."
"Since it was established, Hikvision Research Institute has accumulated a deep
technical background," comments Cynthia Ho, Vice President of Hikvision. "The
results of the LSVRC underline Hikvision Research Institute is at the forefront
of computer vision research, and their research results will provide strong and
sustainable technical support for Hikvision's ongoing technology development."
The Hikvision Research Institute was established to focus on innovative product
research and development and maintain the company's status as a technology
leader. Research topics include Perceptive Technology, Intelligent Analysis
Technology, Big Data and Cloud Storage Technology and Multimedia Technology.
Hikvision has acquired sophisticated experience in the fields of video target
detection, image segmentation, video structuring, and video retrieval. In
recent years, Hikvision has participated in international competitions related
to video analytics such as KITTI, MOT, ImageNet, consistently achieving
remarkable performance ratings.
SOURCE: Hikvision Digital Technology Co., Ltd.
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