第16届欧洲计算机视觉大会（16th European Conference on Computer Vision, ECCV）8月23-28日在线上举行。西安交通大学beat365软件学院龚怡宏教授组织研究团队参加了此次会议举办的技术挑战赛并取得冠军。
在7月15日结束的ECCV 20 “VisionMeets Drone: A Challenge”（简称VisDrone2020）挑战赛中，西安交通大学代表队VisDrone-MOT提出的Coarse-to-Fine Multi-Class Multi-Object Tracking (COFE) 方法获得了多目标跟踪竞赛的冠军。比赛数据集由无人机在14个不同城市拍摄，包含约400个视频片段共265,228张图片。参赛者需要在不同场景中(购物中心、城市道路、校园等)实现对多种目标(行人、小汽车、卡车、摩托等)的追踪。该竞赛主要有以下几个难点：1）复杂环境下小目标检测：由于无人机距离地面较远，拍摄到的目标较小，增加目标检测的难度；同时，复杂的环境背景(大型购物广场、人流密集的街道等)进一步提高了目标检测的难度。2）目标频繁遮挡交替：多种目标间存在频繁遮挡交替(如拥堵的交通道路中，行人和车辆间存在频繁遮挡)，使得追踪过程中容易发生误追踪、漏追踪等。
VisDrone2020 多目标跟踪赛道场景
针对上述难点，研究团队提出Coarse-to-Fine Multi-Class Multi-Object Tracking (COFE)追踪方法，通过将不同类别的目标进行层级分类，首先对粗类目标(人、汽车)进行鲁棒追踪，再而对细类目标(如卡车、轿车、摩托车等)进行轨迹优化，从而获得更加鲁棒且精确地追踪轨迹，并一举取得挑战赛冠军。
ECCV每两年举办一次，是计算机视觉三大顶级会议之一，在学术界和工业界具有广泛的影响力。西安交通大学代表队VisDrone-MOT由研究生贺宇航、余文涛和韩洁组成，指导教师包括龚怡宏教授、洪晓鹏研究员和魏星博士。
挑战赛排名链接为：http://aiskyeye.com/leaderboard/
