本报讯 6月14-19日，国际超大规模商品图像检测挑战赛举行颁奖典礼。来自中国科大信息学院自动化系和语音及语言信息处理国家工程实验室语音情感计算及多模态交互研究室的参赛团队在挑战赛中斩获冠军。团队由於俊副教授等指导研究生谢皓年、谢国辰和李梦岩完成。

计算机视觉和机器学习的快速发展对零售业造成了巨大的冲击，除了带来在线购物的兴起，传统实体店也在尝试采用与人工智能相关的技术解决方案，针对这一现实场景，会议举办的“RetailVision Detection Grand Challenge”收集了来自世界各地的数千家超市，包括美国、欧洲和东亚门店的货架图片，其中每张图片平均都包含上百个密集的商品，加大了该竞赛的难度。针对这些挑战，该竞赛要求参赛者设计一种可以准确定位图片中商品位置的算法。

在比赛中，中国科大团队首先对数据集进行分析，由于数据集中的物品非常密集并且普遍尺寸较小，团队采用Adaptive Training Sample Selection (ATSS)正负样本采样方法，根据对象的统计特征自动选择正样本和负样本，有效提高了模型对小目标检测的性能。本次竞赛吸引了包括Google研究院、OPPO研究院、中国科大等国内外著名研究机构及高校的众多队伍参与，经过激烈角逐，USTC-NELSLIP参赛团队荣获了冠军。

本次竞赛由CCF A类国际顶级会议-国际计算机视觉与模式识别大会主办。

              （信息科学技术学院）