近日，大華股份基於深度學習技術研發的目標檢測技術，重新整理了kitti2d object detection (pedestrian)競賽的全球最好成績，取得了人體目標檢測排行榜第一名，超越其它一流的 ai 公司和頂尖的學術研究機構，以及 eccv 和 cvpr 最佳目標檢測研究成果，這標誌著大華股份在目標檢測領域處於世界領先水平。
大華股份在 ai 的核心技術領域持續耕耘，不斷提公升智慧型演算法、算力的核心競爭力。這是大華股份繼2023年取得 kitti 國際競賽車輛目標檢測第一名之後，再次在人體目標檢測領域取得重大突破。前不久，大華股份行人多目標跟蹤技術在 mot challenge 國際測評中取得第一的好成績。
kitti 資料集由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院聯合創辦，是目前國際上最大的計算機視覺演算法評測資料集之一。資料集用於評測立體影象 (stereo)，光流 (optical flow)，視覺測距 (visual odometry)，物體檢測 (object detection) 和跟蹤 (tracking) 等計算機視覺技術在車載環境下的效能。kitti 包含市區、鄉村和高速公路等場景採集的真實影象資料，每張影象中最多包含15輛車和30個行人，且存在不同程度的遮擋與截斷。
2d人體目標檢測任務
該任務中的行人數量多，且有大量遮擋截斷的情況，行人尺度、角度變化多，目標檢測難度較大。大華股份最終以78.29%的準確率位列第一。
本次競賽在大華自主研發的深度學習平台上，汲取了 resnet 等網路結構的優點，改進了深度學習檢測演算法框架，採用強化學習等訓練技巧，並運用多模型融合技術，大幅提公升了遮擋目標和小目標的檢出率。
該競賽資料集的行人檢測效果圖如下：
行人檢測效果圖
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