2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛

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聚焦机器视觉前沿领域,旨在通过比赛探索,赋予 AI 终生学习能力。

IROS会议介绍

IEEE智能机器人与系统国际会议(IROS)是智能机器人与自动化领域的两个顶级国际会议之一,每一届IROS会议及其展会的举办都获得了极大的成功,对相关领域的技术发展起到了重要的促进作用。IROS 2019是IROS第32届会议,由全球最大的非营利性专业技术学会IEEE、IEEE机器人与自动化学会、IEEE工业电子学会、日本机器人学会、仪器与控制工程师学会以及新技术基金会联合赞助。届时,约4000名来自世界各地的机器人、自动化系统及人工智能等领 域的领军人物、顶尖研究团队代表及企业界人士将齐聚澳门,襄此盛会,共同探索智能机器人与系统领域的前沿科技,分享并讨论相关领域的最新进展。 

IROS 2019将包括主题演讲、技术报告、研讨会、竞赛、论坛和展览等部分。终生机器视觉数据集全球挑战赛属于IROS 2019竞赛环节。

赛事背景

聚焦机器视觉前沿领域,旨在通过比赛探索,赋予AI终生学习能力。 

人类:持续从环境和经验中学习知识和技能

 

机器人:需要终生学习能力以适应变化的环境和任务 

计算机视觉:从预先建好的数据集中一次性学习 

近年来,如ImageNet和COCO等大型数据集的新进展使得基于深度学习的计算机视觉技术显著提高。目前基于大量数据集的物体检测,分割和识别的计算机视觉应用也在智能家居、安防、工业检测等领域做出了突出的贡献。然而,机器人视觉对于视觉算法的开发和落地提出了新的挑战。计算机视觉算法隐含地对数据进行了独立同分布的假设,比如固定的类别,和单一简单的任务。很明显,真实环境的语义概念会随着时间的推移而动态变化。在实际应用的场景中,机器人需要长时间持续运行在可变的环境中,这就需要机器人拥有终身学习的能力去适应环境的改变。

针对研究之一:Lifelong SLAM

Lifelong SLAM - 适应场景变化的定位算法

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第1张图片

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第2张图片

SLAM全称“同时定位与建图”,旨在使机器人在移动过程中能够自主估计自身所处的位置和姿态,是机器人领域的核心问题之一。传统SLAM研究中往往着重考察机器人在特定场景中的定位精度,而忽视场景变化带来的定位失败和错误匹配问题。针对此缺陷,本赛事提出定位成功率这一指标,着重考察SLAM算法能否在视角、光照和场景布置发生变化时稳定识别自身位置,从而支持机器人的长期部署。

为配合本赛事,研究人员制作发布了全新的SLAM数据集——OpenLORIS-Scene。与以往SLAM数据集相比,OpenLORIS-Scene中包含的场景更贴近生活,传感器配置更丰富,并且对每个场景多次录制,从而包含真实生活导致的场景变化。OpenLORIS-Scene数据集将成为SLAM算法能否支持机器人真实部署的试金石。

针对研究之二:Lifelong Learning

Lifelong Learning - 持续学习增加新知识

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第3张图片

主流工作往往基于大量数据集得到预训练的模型,再根据具体应用的数据集进行微调或者重新训练。但是最终得到的模型往往会遗忘之前已经学习到的模式(例如物体的类别)。这种现象在深度学习中叫做“灾难性遗忘”。对于机器人面对动态的场景,重新训练已经部署的模型是很有必要的,这就需要机器人具有真正的记忆能力,能够有效的克服灾难性遗忘的缺陷。

终生机器视觉数据集:OpenLORIS

针对终生机器视觉中的SLAM和机器学习研究,赛事主办方制作了全新的数据集——OpenLORIS,用于相应算法的研究和测试。OpenLORIS数据集全部采集自日常生活场景,是全球首个包含室内场景变化的大规模数据集。

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第4张图片

OpenLORIS-Scene与已有场景数据集对比

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第5张图片

OpenLORIS-Object与已有物体数据集对比

2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛_第6张图片

机器人和人工智能最热门领域的顶级国际赛事

首届赛事在国际顶级会议隆重推出 

本赛事为IROS会议正式竞赛单元; 

本赛事将直接面向超过4000名机器人和人工智能行业与会专家; 

竞赛分两大赛道,均为当前机器人和人工智能领域最热门的研究课题 

终生SLAM(同时定位与建图)算法赛道——比拼机器人通过视觉进行持续自我定位的能力 

终生物体识别算法赛道——比拼机器人在不忘旧知识的同时学习新知识的能力 

参赛者为行业从业者和知名院校研究团队 

预计每项挑战将有数十组来自全球学术界和工业界的队伍参赛 

目前已报名的研究组来自:MIT / 帝国理工 / 清华大学 / 香港科技大学 / 澳门大学 / 麦吉尔大学 / Heriot-Watt U / U Zaragoza / Tel Aviv U / 印度科学院 / 梅赛德斯奔驰 / 驭势科技 / ...

大赛流程

数据集发布 2019/7 

  • 注册报名竞赛 

  • 下载数据集 

  • 开发算法, 使用数据集提高算法 

初赛 2019/7/15 – 2019/9/30 

  • 下载竞赛数据集,软件工具,在截止时间前上传结果 

  • 高分团队晋级决赛并邀请参加IROS赛场线下活动 

决赛 2019/10/1 – 2019/10/25 

  • 决赛将会使用指定新的数据集 

  • 参赛算法将需在指定的计算环境中运行 

现场活动 2019/11/4 

地点:中国澳门威尼斯人酒店 

  • 参赛报告与特邀报告 

  • 最终比赛成绩宣布 

  • 获奖团队将于IROS 2019颁奖午宴授奖

报名方式

基于OpenLORIS数据集,英特尔中国研究院、清华大学、香港城市大学的研究者共同发起Lifelong Robotic Vision挑战赛。该赛事与机器人学顶级会议IROS 2019共同举行,包括Lifelong Object Recognition和Lifelong SLAM两大挑战。两项挑战当前均正进行为期两个月的算法比拼,全球研究者均可注册比赛后下载数据并上传算法结果进行在线评分,优胜者将受邀参加决赛,并在IROS 2019现场研讨会作报告。本届竞赛研讨会将于11月4日在澳门举行,除赛事优胜者报告外,还邀请到北京大学陈宝权教授、德国汉堡大学张建伟教授、意大利IIT研究中心Giorgio Metta教授等知名学者作现场报告并参与讨论。 

更多详情,请访问:https://lifelong-robotic-vision.github.io/competition

Lifelong Object Recognition Challenge 报名通道:

http://eaxx21st8inhmjhy.mikecrm.com/4CG9eHw 

Lifelong SLAM Challenge 报名通道: 

http://openloris.sv.mikecrm.com/jTS0wi7

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