澎思科技打破VCIP 2019车辆再识别挑战赛最好成绩

澎思科技打破VCIP 2019车辆再识别挑战赛最好成绩本站　　12月19日消息，近日，澎思科技车辆再识别（Vehicle ReID）技术在非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild上的成绩刷新世界纪录，并打破了VCIP2019车辆再识别大型挑战赛的最好成绩

　　12月19日消息，近日，澎思科技车辆再识别（Vehicle ReID）技术在非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild上的成绩刷新世界纪录，并打破了VCIP2019车辆再识别大型挑战赛的最好成绩。

　　据了解，澎思科技基于全局和局部深度特征融合算法模型，实现了车辆再识别算法关键指标平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）和首位命中率（Rank-1 Accuracy）的大幅度提升，在VERI-Wild数据集上平均精度均值mAP达到85.35%。

　　据介绍，车辆再识别，也称为车辆检索，旨在找到不同监控场景下的同一辆车。近期随着深度学习技术的发展，车辆再识别算法效率显著提升。然而现有数据集的限制过度简化了车辆再识别面临的现实挑战，使得基于大部分现有数据集开发和评估的ReID模型在真实场景中的泛化能力可能存在问题。真实监控情景中的车辆再识别仍然面临高度视角差异、极端照明条件、复杂背景和不同的摄像头来源等挑战。非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild的推出就致力于解决这些问题。（定西）