近日，被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的CVPR2023在加拿大温哥华隆重举行。本次大会公布了多个研究项目的科研成果及相关参赛队伍的成绩，深兰团队在参赛的六个项目中取得了“一冠三亚二季”的好成绩。自2019年起，深兰科技团队已经连续5年在CVPR挑战赛中有冠军斩获。
CVPR是计算机视觉领域的一个权威学术会议，由IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)主办，有计算机视觉领域“奥斯卡”的美誉，每年都会吸引大量该行业领域的顶尖企业、研究机构、高校等参与，是全球AI领域研究团队展现自身科创实力以及检验团队基础研究成果的舞台。
2023 VizWiz Grand Challenge一冠一亚一季
2023 VizWiz Grand Challenge Workshop属于2023CVPR研讨会，这次研讨会的目的是让研究人员了解视力障碍人士的技术需求，同时授权研究人员改进算法以满足这些需求。所有的数据都来自于视力障碍人士拍的照片以及提出的问题，照片存在模糊、失焦等问题。
为解决以上问题，深兰科技团队选择了最先进的多模态模型，改进了模型训练的任务设置并进行了精细化的参数调整，最终在竞赛中取得了“一冠一亚一季”的优异成绩。
CVPR2023 AVA一亚一季
Accessibility Vision and Autonomy(AVA)挑战赛，则是CVPR2023无障碍视觉和自主性研讨会的一部分，旨在汇集来自无障碍、计算机科学和自助系统交叉领域的研究人员、学生和倡导者。该竞赛的目标是利用生成的数据解决目前在数据驱动的视觉无障碍系统的共享和原则性开发工具方面存在的问题。
在该挑战赛中，涵盖了实例分割和关键点检测两个赛道，它们共用同一个数据集，数据集是渲染引擎合成得到，该数据主要存在自然数据和生成数据之间存在显著的领域差异、弱小目标以及长尾分布等难题。
在实例分割赛道中，深兰科技团队在非常有限的时间内选择了适当的模型算法，并采用了有效的模型训练方法。
在关键点检测赛道中，深兰科技团队结合了赛道一中的实例分割模型，可以很好的检测出行人目标，从而进一步对行人进行关键点检测。这样可以节省额外训练行人检测器的时间。最终在两个赛道的比赛中，分别获得了亚军和季军的佳绩。
Plant Traits 2023一亚
Plant Traits 2023则是隶属于CVPR2023 FGCV细粒度挑战赛的分支。该赛题要求参赛者使用深度学习的回归模型从植物照片中预测植物属性(例：长度、发芽率等30余项属性)。
深兰科技团队选择利用气候数据作为辅助特征，原始图片作为主要特征进行回归预测，调整数据分布、增加回归损失，通过模型集成拿到第二名的好成绩。
迄今为止，深兰DeepBlueAI团队已在各类AI领域国际比赛中获得了40多项冠军，其中在CVPR、ECCV、ICCV这三大计算机视觉领域的顶级赛事中，累计获得了20余项冠军。此次深兰科技团队在CVPR2023中的出色表现，不仅在全球同行面前充分展现了自身在AI理论研究上的突破和技术创新方面的硬实力，也开拓了计算机视觉技术应用在全社会各行业的落地空间，为今后将AI技术更广泛地落地应用于自动驾驶、城市治理、机器人、工业智能化等领域奠定了坚实的理论基础和技术储备。