本文主要是介绍冠军方案 | DeepBlueAI 团队包揽 ICCV2021 无人机挑战赛双冠军！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
10月11日至10月17日，2021国际计算机视觉大会International Conference on Computer Vision （ICCV）于线上拉开序幕。此次会议，深兰科技DeepBlueAI团队共参加2项比赛4个赛道，分别在VisDrone Object Detection，VisDroneMot，Large-AI-Food三个赛道获得冠军。VisDrone 已成为无人机领域标杆数据集，且业界多篇论文在此数据集基础上研究发表。
无人机挑战赛吸引来自全球多家知名团队参与角逐，其中不乏多所高校与顶级技术团队，包括清华大学、中科院计算所、北京邮电大学、腾讯、谷歌等上百支知名团队参赛。以下主要分享在无人机挑战赛中两个赛道的方案解读。
本次挑战赛深兰团队包揽两个赛道的冠军：
●任务1：图像中的目标检测。任务旨在从无人机拍摄的单个图像中检测预定义类别的对象（例如，汽车和行人）；
●任务 2：多目标跟踪挑战。该任务旨在恢复每个视频帧中对象的轨迹。
一、VisDrone Object Detection 方案解读
挑战赛官网地址：http://aiskyeye.com/
VisDrone数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室 AISKYEYE 队伍负责收集，全部基准数据集由无人机捕获，包括 288 个视频片段，总共包括 261908 帧和 10209 个静态图像。
这些帧由 260 多万个常用目标（如行人、汽车、自行车和三轮车）的手动标注框组成。为了让参赛队伍能够更有效地利用数据，数据集还提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
VisDrone Object Detection 赛道获奖证书
据DeepBlueAI团队介绍，虽然该比赛已举办多届，仍然存在以下几个难点：1. 大量的检测物体2. 部分目标过小3. 不同的数据分布4. 目标遮挡严重
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