冠军亲荐 | 目标检测、跟踪、分割等方向，稀缺实战数据！ECV2023比赛正式启动！...

写在前面

想要了解自己真正实力，从这里开始吗？没错！

第六届ECV2023极市榜单赛盛大来袭，你踏入战场了没？

为了让更多技术人了解这个专业赛事，特别邀请往届大赛冠军地平线团队（ECV2022冠军），分享了他的参赛心得。

我的参赛经历

去年5月初，了解到ECV大赛，并且参加了ECV2022。通过极市平台的教学文档快速上手，并且可以进行比赛的编码，训练以及测试。

通过学习上一届比赛前排方案，总结了大量有关比赛的技巧。

去年比赛一共是6道赛题，由于是第一次参赛，我选了两道稍微简单的赛题，由于比赛刚刚开始的时候，yolov6还没有出，还是使用了基本的yolov5。结合上一届的第一名的经验帖，选用了合适的模型,并且在比赛期间学习了相对应tensorrt的知识。在比赛的过程中学习到了很多知识，最终获得了冠军。后续还参加了卡奥斯x极视角“天骄杯”工业互联网软件与应用挑战赛，也获得了冠军。

值得挑战的比赛

参加极市平台的大赛，除了能够展示自己，还是个扎扎实实提高自己能力的好机会。同时，赛题专注于人工智能计算视觉领域，均是真实的算法需求，对我后续的职业发展及工程化能力有很大的帮助。

如果你是在校师生，这个比赛本身还是有非常多的实践意义的，与我们在校园里接触的项目相比，有很多根本性的区别：

源于产业界的真实赛题

回顾往届的ECV大赛题目，都是从企业痛点出发，真实场景真实需求，大赛成果都会真正应用到企业中，不夸张地说，如果这几年的比赛题目你都认认真真做过了，搞清了根本原理，基本上你也就具备了大厂商业化部门算法工程师的工作能力。

当然，本届赛事更具前沿挑战性和商业价值。延续往年风格，ECV2023从各行业场景痛点出发，围绕视觉领域提炼赛题，开设三大榜单，根据自身能力选择低中高三个难度。分别是：

【钻石榜】

• 智慧园区-睡岗识别（惠普✖️NVIDIA冠名专项榜）

【样例图】

赛题方向：人体骨骼点行为识别

算法目的：识别出趴着或者躺着睡觉的值班人员并产生告警。

数据集：该数据集共包含 8.863G 已标注图像，其中，含有8367张训练集，2092张测试集。

• 智慧安防-跨摄像头行人跟踪（中核雄安专项榜）

【样例图】

赛题方向：目标检测 + 跟踪 + reID

算法目的：本算法使用6个有顺序的RGB摄像头进行室外与室内的多人跟踪。需要对多人在6个RGB摄像头的视频中进行连续跟踪且确保跟踪的ID一致。

数据集：该数据集共包含 79.34G 已标注图像，其中，有 58090 张训练集，7016 张测试集。

【黄金榜】

• 智慧矿冶-皮带跑偏识别

【样例图】

赛题方向：车道线检测/语义分割

算法目的：在画面中检测到皮带的边缘偏离常规范围时，进行报警。

数据集：该数据集共包含 3.177G 已标注图像，其中，有5000张训练集，1001张测试集。

• 智慧工业-仪表读数识别

【样例图】

赛题类型：目标检测+关键点+OCR

算法目的：在画面中出现指针式仪表盘时，算法自动读取其读数并上报。

数据集：该数据集共包含 2.953G 已标注图像，其中，有2655张训练集，651张测试集。

【白银榜-山东省高校专榜】

• 智慧能源-安全带规范佩戴检测

【样例图】

赛题类型：目标检测

算法目的：对施工工地的人员进行是否佩戴安全带的检测。需要同时检测人与安全带，发现ROI区域内有施工人员未带安全带就发出告警。

数据集：该数据集共包含 8.395G 已标注图像，其中，有9000张训练集，1001张测试集。

• 智慧电网-输电线异物识别

【样例图】

赛题类型：目标检测

算法目的：对无人机采集的输电线的图片进行识别，判断输电线路上是否悬挂异物，例如气球、塑料袋等，以及电线架上是否有鸟窝。发现异物后及时告警。

数据集：该数据集共包含 6.262G 已标注图像，其中，有4126张训练集，686张测试集。

每个赛题是非常富有算法技术挑战性，也有着巨大的商业价值。今年还和山东省高校合作，开设高校专榜，针对在校生学习实战能力带来更加有用的实战经验。

大规模的真实脱敏数据

对大部分学生及工程师来说，最苦恼的是得不到真实数据做训练，因为这样的数据资产非常稀缺。在ECV2023的竞赛中，数据是经过非常严谨精密的脱敏和隐私保护技术，所以，大家最好抓住这样的机会，去体会一下自己的能力和见解构建出来的模型，在大规模的真实数据面前，是不是真的有用、高效。

强大的计算力支持

担心自己没有机器跑算法？ECV2023竞赛全流程线上算法开发，免费算力可以使用，让选手在解决算力难题上毫无压力。

我对赛题的理解

今年的赛题相比较于去年的赛题，赛题内容更加丰富，涉及到计算机视觉的多个领域，有目标检测 (安全带规范佩载检测），语义分割(输电线异物识别)，文本识别（仪表读数识别），车道线检测（皮带跑偏识别）目标追踪(跨摄像头行人跟踪)，关键点检测（睡岗识别）。

覆盖大部分计算机视觉领域的研完内容，大部分的计算机视觉的研完者都可以在本届大寒中找到合适的寒题。就难度而言，跨摄像头行人跟踪和睡岗识别赛题的难度大于其他赛题的难度，当然相对应的奖金也比较丰富，而这两道赛题来说，睡岗识别相对更容易上手，当然参加人也会相对应更多。

因此，大家需要根据自己的研究方向以及赛题难度选择相应合适自己赛题。

相比较于去年，今年所有赛题都提供的相应的baseline，可以帮助选手快速熟悉赛题。查看了三个赛题的baseline，发现baseline算法比较新，基本都是工业界的主流算法。通过baseline学习就可以对工业界的计算机视觉领域有一定的了解。

官方今年推出了算法开发套件

不得不说，今年的参赛者比去年幸运很多，官方助力的力度比去年大多了，除了赛题baseline，还直接推出了算法开发套件，模型开发阶段使用下来，不仅避免了我以前常见的一些“坑”，还能快速训练导出模型，模型训练、调优、评估、测试、导出等功能都有。我目前看到的亮点就有：

• 自动划分训练集、验证集

• 预置 yolov5、yolov7、yolovx 训练脚本，可直接发起训练任务

• 提供 onnx, atlas 等模型转换工具

• 提供可直接使用的测试接口文件 ji.py

• 支持通过 TensorRT 来进行模型推理

• ...

一句话：在官方的帮助下提升咱们的生产效率，何乐而不为？

关于赛事的信息

本届大赛的报名和参赛都在线上进行，报名期从即日至5月24日止，初赛阶段时间为4月7日至5月24日，决赛阶段时间为6月15日进行。

参赛地址：https://sourl.cn/5WjQHq（复制或阅读原文）

算法大赛对参赛者来说，将有机会瓜分20万奖金，同时也是一次难得的个人提升的机会。

面对视觉领域真实场景的业务问题，参赛者不但可以在比赛过程中一展自身的技术能力，还可获得来自学术界、产业界等领域权威专家的专业点评和指导。

其他事项

【加入官方社群】 报名成功后，欢迎加入ECV2023官方交流群，进行竞赛相关问题答疑及信息同步。

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