6月24日 ， 一年一度的全球计算机视觉会议CVPR落下帷幕 ， OPPO在六大赛道共十二项赛项中取得一项第一 ， 七项第二 ， 四项第三的成绩 ， 再次展示了强劲的AI创新实力 。
本次参加CVPR 2021竞赛的团队来自OPPO研究院智能感知与交互研究部和OPPO美国研究所 ， 先后在多目标行为分析、足球行为分析、长视频理解、时空行为检测、跨模态分析及人机交互识别六大赛道上取得优异的成绩 。 他们通过对算法的优化、训练 ， 不断强化OPPO 的AI能力 ， 让AI更好地为人类服务 。
值得一提的是 ， OPPO在多目标行为分析（Multi-Agent Behavior）赛道中收获颇丰 ， 其所应用的AI算法能基于特征点信息准确判别、预测动物及人在复杂交互内容下的行为 。 OPPO凭借着领先的AI算法能力 ， 从全球240多个顶尖参赛团队中脱颖而出 ， 获得子赛项少样本行为分类任务（Learning New Behavior）第一 ， 及传统分类（Classical Classification）与标注风格迁移任务（Annotation Style Transfer）赛项的第二与第三名 。 目前 ， 这项技术正在OPPO智慧工厂发挥着保护作用 ， 工人们在这套算法的辅助下 ， 可以避免关键生产环节的错漏错放 ， 令自身和产线更安全 。
文章插图
多目标行为分析赛道
【算法|自研算法赋能智慧工厂OPPO在国际人工智能会议CVPR 2021获多个奖项】从计算智能到人本智能 ， OPPO让AI更“懂”人
秉持着“科技为人 以善天下”的企业使命 ， OPPO正在围绕“以人为本”不断构建自身AI能力 。 在基于多张2D图片的3D人脸重建挑战赛中 ， OPPO自研的AI算法所还原的三维人脸模型与真实人脸误差仅为1mm左右 ， 在主要指标成绩排名中取得第二名 。 该算法克服了在实际生活中 ， 特别是动态视频拍摄时 ， 因为动作导致的人脸五官点不明晰、表情夸张、甚至图片数据失真等问题 。
事实上 ， OPPO自研的人脸检测算法已能够识别635个人脸特征关键点 ， 并实现30次/秒的高速运行 。 在不久前发布的OPPO Reno6上 ， 依托于该算法架构的AI焕采美妆视频技术为用户轻松打造了动态的自然美妆效果 。 这项技术将推动人像视频技术“升维”进化 ， 以3D级的特征点识别、令“上妆”效果更服帖；也将在社交平台上制作出更丰富更贴合的AR特效 ， 让用户在日常生活中享受到技术带来的美好瞬间 。
文章插图
基于多张2D图片的3D人脸重建赛项
让AI理解我们所处的时间和空间
目前 ， OPPO的AI能力已发展到可以识别人在时空环境中的行为状态 。 在足球行为分析（SoccerNet）赛道中 ， OPPO取得动作定位（Action Spotting）和回放定位（Replay Grounding）两个赛项第二名 ， 仅次于百度 。 这项挑战需要在一段足球比赛视频中辨别出十几种关键动作 ， 包括越位、红牌这类基础规则复杂 ， 动作幅度小 ， 人类都很难识别的行为 。 同时AI算法还需要排除摄影机位不同等干扰因素 ， 准确定位回放片段在原始比赛视频中发生的时间点 。 不久的将来 ， 这项技术将为体育爱好者们带来福利 ， 在比赛后AI可以实时整理精彩集锦 。 在该技术的帮助下 ， 手机相册也可以自动制作类似“精彩一周”的视频集锦 ， 让用户可以随时回顾自己生活中的美好瞬间 。
文章插图
足球行为分析赛道
在跨模态行为分析（MMact）赛道上 ， OPPO分别在行为识别（Cross-Modal Action Recognition）与行为定位（Cross-Model Action Temporal Localization）两个子赛项中取得第二名 。 OPPO强大的AI算法仅通过视觉信息便可准确识别一段视频中人物在特定空间内发生的交谈、屈膝、走动等十余种动作 。 该技术未来有望广泛应用在家居场景 ， 为家中老人、小孩、宠物带来更贴心的照料 。 即使父母不在身边 ， AI也可以在宝宝下意识做出危险性动作的时候 ， 及时提醒父母 ， 避免宝宝受到伤害 。
此外 ， OPPO还在时空行为定位（AVA-Kinetics）赛道获得第三名 。 AVA数据集作为一个时空行为检测的数据集 ， 使用该数据集的定位赛项历来是人工智能的热门赛道之一 ， 每年不乏国际顶尖科技公司与院校的知名团队参与其中 。 时空行为定位算法不仅可以准确识别视频中人们的行为 ， 还可以同步定位其所处的时间段和空间范围 。 这也意味着 ， OPPO的AI技术不仅能理解你在做什么 ， 还可以在时空中“找到”你 。

稿源：(未知)

【】网址：/a/2021/0624/06241144GR021.html

标题：算法|自研算法赋能智慧工厂OPPO在国际人工智能会议CVPR 2021获多个奖项