雷锋网 AI 科技评论按：2019 年 6 月 16 日至 21 日，IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2019（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）将于美国洛杉矶举行，该会议与 ECCV、ICCV 共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议。
日前，CVPR 2019 UG2+ 挑战赛已于 2019 年 1 月 3 日开启报名，全球开发者可前往官方通道（http://www.ug2challenge.org/index.html）进行报名。
首届 UG2 挑战赛于 CVPR 2018 成功举办，今年 UG2 挑战赛的增强版 UG2+ 挑战赛依旧致力于为研究人员提供一个回顾「应对现实场景中各种视觉不利场景的最新进展」的综合性平台。该挑战赛由「无约束移动场景中的视频目标分类和检测」、「可见性差场景中的目标检测」两个挑战赛道组成，前者由国家情报局（ODNI）、高级智慧研究计划（IARPA）赞助支持，后者由快手、美图影像实验室、NEC 美国实验室和沃尔玛赞助支持，同时主办方为两个赛道的获胜者分别设置了 50000 美金、10000 美金的奖金。
同时，两个赛道下面又分别设置了 2 个、3 个子赛道：
「无约束移动场景中的视频目标分类和检测」赛道下设「视频目标检测改进」和「视频目标分类改进」2 个子赛道。「视频目标检测改进」致力于对无约束场景中大量可视目标类别中的目标进行检测（例如预分割目标）；而「视频目标分类改进」则致力于改进从无约束的移动场景中捕获的视频目标的分类准确率。数据集方面，主办方为这两个赛道提供了涵盖 ImageNet 数百个类别的 150,000 个带标注的框架。
「可见性差环境中的目标检测」以评估和推进视觉不利场景（如不利的天气和光线场景）中目标检测算法的稳定性为目标，下设「雾天场景下的（半）监督目标检测」、「弱光线场景下的（半）监督人脸检测」以及「具有雨滴遮挡的零样本目标检测」3 个子赛道。数据集方面，主办方为「雾天场景下的（半）监督目标检测」子赛道，提供了来自交通监控的 4,322 张经标注的和 4,807 张没有标注的现实世界的雾天图片；为「弱光线场景下的（半）监督人脸检测」提供了 6,000 经标注的和 9，000 张未经标注的弱光线场景下捕捉的人脸图片，外加在可控的现实光线中捕获 1，000 对弱光线/正常光线的图片；为「具有雨滴遮挡的零样本目标检测」子赛道提供了 1,010 对雨滴图片。同时，参赛者也可以利用额外的训练集来进行模型训练。
另外，官网也特别针对参赛者的投稿主题做出了要求，包括以下 5 个主题：
面向户外移动场景的目标检测、分割或识别的新算法，这些户外移动场景包括无人机、滑翔机、自动驾驶汽车以及户外机器人等；
面向现实世界中视觉不利场景的目标检测或识别，这些视觉不利场景包括雾、雨、雪、冰雹、沙尘、水下、低分辨率等；
解释、量化和优化低水平计算摄像学（图像重建、复原以及强化）任务和各种高水平计算机视觉任务二者间的相互关系的潜在模型和理论；
针对复杂的视觉不利场景中图像的降级和回复过程，开发的基于物理或可解释的新模型。
面向图像复原和强化算法的新评估和度量方法，尤其要侧重于无参考的度量方法，由于对于大多数视觉不利场景下真实的户外图像来说，很难获得纯净的「基本事实」来做比较。
UG2+ 挑战赛面向全球的企业、研究机构和院校进行参赛队伍的招募，报名截止日期为 2019 年 4 月 1 日。同时，该挑战赛将分别于 2019 年 5 月 1 日截止提交，并于 5 月 20 日公布比赛结果。而获胜团队则将于于 6 月 18 日在 CVPR 2019 的 workshop 上进行展示。
关于报名、数据集、评估、提交以及 workshop 议程等更多细节说明，可登录 UG2+ 挑战赛官网查看并报名。
挑战赛官网地址：http://www.ug2challenge.org/index.html 雷锋网雷锋网
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赖文昕