【ITBEAR】中科視語，一家在人工智能領域深耕細作的企業，近日再次獲得了國際社會的廣泛認可。在2024年歐洲計算機視覺國際會議（ECCV）上，中科視語AI團隊憑借其卓越的技術實力，成功摘得了開放世界魯棒語義分割挑戰賽BRAVO 2024的桂冠。
BRAVO挑戰賽作為ECCV的一大亮點，吸引了全球眾多頂尖AI團隊的參與。本次比賽旨在測試自動駕駛感知模型在面對各種復雜環境時的魯棒性，包括對抗性攻擊、極端天氣條件以及未知域環境等。中科視語團隊在激烈的競爭中脫穎而出，以62.6的高分奪得了多域圖像語義分割賽道的冠軍。
為了應對這一挑戰，中科視語團隊提出了基于不確定度度量學習的圖像語義分割方法UBANet，以及先驗引導結構設計的FastSAM細粒度分割方法。這兩種方法的結合，使得團隊在模型預測的準確性和魯棒性上取得了顯著的突破。
UBANet 結構圖
UBANet通過對模型預測的不確定度進行建模和函數近似，優化了模型對于已知類別和未知類別的區分度。而FastSAM方法則引入了與視覺分割任務相匹配的先驗知識，進一步提高了語義分割的邊緣準確性。
FastSAM 結構圖
圖像語義分割技術的突破，為智慧交通和智慧工業的發展注入了新的動力。中科視語憑借在這一領域的深厚積累，成功將先進技術轉化為商業化應用。在智慧交通方面，其拳頭產品能夠實時監控交通場景，精準識別各種交通元素，為交通管理部門提供有力支持。同時，該技術還在道路瑕疵檢測方面發揮了重要作用，大大提高了檢測效率和準確性。
在工業領域，圖像語義分割技術同樣展現出了巨大的應用潛力。中科視語的技術能夠實時監測工廠環境，準確識別設備運行狀態和潛在安全隱患，為工業安全生產提供有力保障。同時，在工業質檢環節，該技術也能夠快速檢測出產品表面瑕疵和尺寸偏差等問題，確保產品質量。
中科視語的這一重大突破，不僅彰顯了其在人工智能領域的領先地位，也為全球圖像語義分割技術的發展樹立了新的標桿。
