電子系馬惠敏帶領(lǐng)的三維圖像研究組在物體檢測(cè)國(guó)際評(píng)測(cè)中獲得多項(xiàng)第一

　　清華新聞網(wǎng)11月18日電 近日，清華大學(xué)電子系馬惠敏副教授帶領(lǐng)的研究組在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的物體檢測(cè)國(guó)際評(píng)測(cè)中取得了優(yōu)異的成績(jī)，全部六項(xiàng)指標(biāo)中的四項(xiàng)獲得第一，兩項(xiàng)獲得第三。來(lái)自百度、斯坦福、NEC（日電公司）研究院、加州大學(xué)洛杉磯分校、MPI（馬克思·普朗克研究所）等多個(gè)機(jī)構(gòu)和研究組參加了該評(píng)測(cè)。評(píng)測(cè)分為物體檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)兩大任務(wù)，在目前國(guó)際上公開(kāi)的最大的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集（KITTI）上進(jìn)行。

KIT網(wǎng)站展示成果。

　　該工作由電子系馬惠敏研究組和多倫多大學(xué)合作完成，提出了一種高效的三維物體提取方法，并結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)立體圖像推斷場(chǎng)景中感興趣目標(biāo)的位置和姿態(tài)。相關(guān)論文發(fā)表在機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)計(jì)算的頂級(jí)會(huì)議NIPS上。

　　該工作和傳統(tǒng)的基于昂貴的激光雷達(dá)的自動(dòng)駕駛識(shí)別算法不同，該研究組的算法僅依賴(lài)于普通的雙目RGB攝像頭即可完成高精度的目標(biāo)檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)，因此有望大大降低自動(dòng)駕駛視覺(jué)系統(tǒng)的成本。

　　來(lái)自百度、斯坦福、NEC研究院、UCLA等多個(gè)機(jī)構(gòu)和研究組參加了該評(píng)測(cè)，評(píng)測(cè)分為物體檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)兩大任務(wù)，在目前國(guó)際上公開(kāi)的最大的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集KITTI上進(jìn)行。

評(píng)測(cè)結(jié)果見(jiàn)鏈接：http://3dimage.ee.tsinghua.edu.cn/Research

供稿：電子系 學(xué)生編輯：常 松