為了讓大家能夠?qū)σ曈X競賽有更深刻的認識和理解，我們搜集了2018年各大視覺競賽的冠軍技術方案，希望可以讓大家在2019年的競賽中披荊斬棘，獲得好名次。歡迎點?關注本貼~即時收到最新推送。也歡迎大家加入極市比賽CV群，內(nèi)聚各類比賽大牛及不定期的比賽分享，點擊加入


2019/5/13更新
17.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的遷移學習：嫁接學習（分享競賽大牛經(jīng)驗技巧


16.冠軍方案 | 第二屆中國“高分杯”美麗鄉(xiāng)村大賽（遙感圖像）第一名總結(jié)

**[15.Kaggle人類蛋白質(zhì)圖譜圖像分類比賽第11名方案](https://github.com/Gary-Deeplearning/Human_Protein)** 包含Kaggle上蛋白質(zhì)[圖譜圖像分類比賽](http://bbs.cvmart.net/topics/119/kaggle-ren-ti-dan-bai-tu-pu-tu-xiang-fen-lei)11名，3名，7名，8名和13名的解決方案分享。 **[第9名方案](https://zhuanlan.zhihu.com/p/54734559)**

14.曠視COCO2018 Keypoint冠軍算法詳解
人體姿態(tài)識別公開的比賽中最權威的MS COCO Keypoint track的比賽中，曠視科技Detection組在2017，2018 領先于Facebook, Google，微軟和CMU等巨牛團隊奪冠。這里，將介紹曠視2018年COCO Keypoint 比賽奪冠的工作。


1.CVPR2017 WebVision圖片分類競賽冠軍技術方案（碼隆科技）
CVPR2017 WebVision圖片分類競賽冠軍黃偉林博士，將為大家介紹，如何利用海量無精確人工標注的網(wǎng)絡圖片，訓練高性能神經(jīng)網(wǎng)絡模型。(PPT，論文及視頻歡迎私信我~)


2.阿里天池FashionAI服裝屬性標簽識別Top1%方案分享
從FashionAI比賽內(nèi)容，FashionAI比賽方案，未來計劃和源碼層面來分享TOP1%的技術方案
github源碼：https://github.com/KaiJin1995/fashionAI2018/tree/master


3.京東 AI Fashion-Challenge 挑戰(zhàn)賽冠軍方案詳解（風格識別+時尚單品搜索）
時尚風格識別和時尚單品搜索的冠軍技術方案分享
前三技術方案PPT：https://github.com/fashion-challenge/fashion-challenge.github.io/tree/master/presentations


4A.CVPR2018ActivityNet挑戰(zhàn)賽時序動作定位冠軍技術方案分享
CVPR 2018 ActivityNet Challenge時序動作定位任務冠軍團隊（上海交通大學計算機視覺實驗室的團隊自動化系研究生林天威、蘇海昇，導師趙旭副教授）在時序動作定位及時序動作提名生成的算法思路及方案，主要采用了Boundary Sensitive Network (BSN)。
github鏈接：https://github.com/wzmsltw/BSN-boundary-sensitive-network

4B.ActivityNet Challenge 2017 冠軍方案分享

CVPR‘17 上舉辦的 ActivityNet Large Scale Activity Recognition Challenge 中的 Temporal Action Proposal 和 Temporal Action Localization 兩項時序動作檢測相關的任務冠軍林天威對ActivityNet Challenge以及所采用的方案進行介紹。

[5.大連理工大學CVPR18大規(guī)模精細粒度物種識別競賽冠軍技術方案Fast MPN-COV](https://blog.csdn.net/yh0vlde8vg8ep9vge/article/details/81140403)

大連理工大學在CVPR2018的iNaturalist競賽中，取得了第一名（1/59）。這個比賽由Google、加州理工和康奈爾大學組織，微軟公司贊助，旨在解決大規(guī)模的精細粒度物種分類問題。本篇文章介紹了他們在這次比賽中的相關技術方案，希望給相關研究者帶來一些啟發(fā)。
Github鏈接：https://github.com/jiangtaoxie/fast-MPN-COV


6.百度視覺團隊斬獲 ECCV 2018 Google AI 目標檢測競賽冠軍，獲獎方案全解讀
百度視覺團隊在 Google AI Open Images-Object Detection Track 目標檢測任務中斬獲第一，并受邀在計算機視覺頂級學術會議 ECCV 2018 上進行分享。本文為百度技術方案分享。

7.ICPR 圖像識別與檢測挑戰(zhàn)賽冠軍方案出爐，基于偏旁部首來識別 Duang 字
阿里巴巴「圖像和美」團隊聯(lián)合聯(lián)合華南理工大學共同舉辦 ICPR MTWI 2018 挑戰(zhàn)賽（基于阿里首個公開的 OCR 數(shù)據(jù)集MTWI ），來自 NELSLIP（National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing，中科大語音及語言國家工程實驗室）的杜俊教授、戴禮榮教授團隊與科大訊飛獲取冠軍。本文為具體的技術方案。

8.深圳先進研究院EmotiW2017大賽的圖片情感識別任務及奪冠及EmotiW2018情感識別大賽課堂注意力識別奪冠

2017年emotiw群體情感識別任務比賽奪冠代碼分享：https://github.com/pengxj/GroupEmotionRecognition
2018年emotiw注意力回歸任務奪冠代碼分享：https://github.com/Marsrocky/Emotiw-Engagement-Prediction

9.更側(cè)重工業(yè)的應用：PRCV2018 美圖短視頻實時分類挑戰(zhàn)賽冠軍技術方案
來自中科院自動化所、中科院自動化所南京人工智能芯片創(chuàng)研院的史磊、程科在張一帆副研究員的指導下獲得了PRCV2018「美圖短視頻實時分類挑戰(zhàn)賽」冠軍。不同于以往只關注分類精度的比賽，本競賽綜合考察“算法準確率”和“實時分類”兩個方面，將運行時間作為重要指標參與評估，將促進視頻分類算法在工業(yè)界的應用。本文是冠軍團隊對本次挑戰(zhàn)賽的技術分享總結(jié)。


10.圖鴨科技 CVPR 2018 圖像壓縮挑戰(zhàn)賽奪冠，獲獎論文全解讀
CVPR 2018 機器學習圖像壓縮挑戰(zhàn)賽（CLIC）上，圖鴨科技壓縮團隊獲得壓縮算法 MOS 和 MS-SSIM 值第一名的成績，這是中國企業(yè)在該賽事上取得的最高名次，本文為技術方案詳解。

11.2017 DAVIS視頻分割比賽冠軍作品VS-ReID模型
通過自適應的目標重識別（object re-identification）應對目標丟失，有效解決了視頻分割中突然的目標位移過大帶來的丟失，2017 DAVIS視頻分割比賽冠軍作品VS-ReID模型開源。
代碼：
https://github.com/lxx1991/VS-ReID
https://liuziwei7.github.io/projects/VSReID.html

12.ImageNet 2017目標定位冠軍論文：雙路徑網(wǎng)絡
一種用于圖像分類的簡單、高效和模塊化的雙路徑網(wǎng)絡（Dual Path Network /DPN）

13.2017 VQA Challenge 第一名技術報告
VQA Challenge 的技術報告將作者試的所有結(jié)構(gòu)都列舉了出來，并做了詳細的 ablation study。

視頻答辯方案集合
鋁材瑕疵檢測7組方案,含禾思科技冠軍方案

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的各大视觉技术竞赛冠军及 TOP 方案集锦（持续更新）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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