聚焦機器視覺前沿領域，旨在通過比賽探索，賦予 AI 終生學習能力。

IROS會議介紹

IEEE智能機器人與系統國際會議（IROS）是智能機器人與自動化領域的兩個頂級國際會議之一，每一屆IROS會議及其展會的舉辦都獲得了極大的成功，對相關領域的技術發展起到了重要的促進作用。IROS 2019是IROS第32屆會議，由全球最大的非營利性專業技術學會IEEE、IEEE機器人與自動化學會、IEEE工業電子學會、日本機器人學會、儀器與控制工程師學會以及新技術基金會聯合贊助。屆時，約4000名來自世界各地的機器人、自動化系統及人工智能等領 域的領軍人物、頂尖研究團隊代表及企業界人士將齊聚澳門，襄此盛會，共同探索智能機器人與系統領域的前沿科技，分享并討論相關領域的最新進展。?

IROS 2019將包括主題演講、技術報告、研討會、競賽、論壇和展覽等部分。終生機器視覺數據集全球挑戰賽屬于IROS 2019競賽環節。

賽事背景

聚焦機器視覺前沿領域，旨在通過比賽探索，賦予AI終生學習能力。?

人類：持續從環境和經驗中學習知識和技能

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機器人：需要終生學習能力以適應變化的環境和任務?

計算機視覺：從預先建好的數據集中一次性學習?

近年來，如ImageNet和COCO等大型數據集的新進展使得基于深度學習的計算機視覺技術顯著提高。目前基于大量數據集的物體檢測，分割和識別的計算機視覺應用也在智能家居、安防、工業檢測等領域做出了突出的貢獻。然而，機器人視覺對于視覺算法的開發和落地提出了新的挑戰。計算機視覺算法隱含地對數據進行了獨立同分布的假設，比如固定的類別，和單一簡單的任務。很明顯，真實環境的語義概念會隨著時間的推移而動態變化。在實際應用的場景中，機器人需要長時間持續運行在可變的環境中，這就需要機器人擁有終身學習的能力去適應環境的改變。

針對研究之一：Lifelong SLAM

Lifelong SLAM - 適應場景變化的定位算法

SLAM全稱“同時定位與建圖”，旨在使機器人在移動過程中能夠自主估計自身所處的位置和姿態，是機器人領域的核心問題之一。傳統SLAM研究中往往著重考察機器人在特定場景中的定位精度，而忽視場景變化帶來的定位失敗和錯誤匹配問題。針對此缺陷，本賽事提出定位成功率這一指標，著重考察SLAM算法能否在視角、光照和場景布置發生變化時穩定識別自身位置，從而支持機器人的長期部署。

為配合本賽事，研究人員制作發布了全新的SLAM數據集——OpenLORIS-Scene。與以往SLAM數據集相比，OpenLORIS-Scene中包含的場景更貼近生活，傳感器配置更豐富，并且對每個場景多次錄制，從而包含真實生活導致的場景變化。OpenLORIS-Scene數據集將成為SLAM算法能否支持機器人真實部署的試金石。

針對研究之二：Lifelong Learning

Lifelong Learning - 持續學習增加新知識

主流工作往往基于大量數據集得到預訓練的模型，再根據具體應用的數據集進行微調或者重新訓練。但是最終得到的模型往往會遺忘之前已經學習到的模式（例如物體的類別）。這種現象在深度學習中叫做“災難性遺忘”。對于機器人面對動態的場景，重新訓練已經部署的模型是很有必要的，這就需要機器人具有真正的記憶能力，能夠有效的克服災難性遺忘的缺陷。

終生機器視覺數據集：OpenLORIS

針對終生機器視覺中的SLAM和機器學習研究，賽事主辦方制作了全新的數據集——OpenLORIS，用于相應算法的研究和測試。OpenLORIS數據集全部采集自日常生活場景，是全球首個包含室內場景變化的大規模數據集。

OpenLORIS-Scene與已有場景數據集對比

OpenLORIS-Object與已有物體數據集對比

機器人和人工智能最熱門領域的頂級國際賽事

首屆賽事在國際頂級會議隆重推出?

本賽事為IROS會議正式競賽單元；?

本賽事將直接面向超過4000名機器人和人工智能行業與會專家；?

競賽分兩大賽道，均為當前機器人和人工智能領域最熱門的研究課題?

終生SLAM（同時定位與建圖）算法賽道——比拼機器人通過視覺進行持續自我定位的能力?

終生物體識別算法賽道——比拼機器人在不忘舊知識的同時學習新知識的能力?

參賽者為行業從業者和知名院校研究團隊?

預計每項挑戰將有數十組來自全球學術界和工業界的隊伍參賽?

目前已報名的研究組來自：MIT / 帝國理工 / 清華大學 / 香港科技大學 / 澳門大學 / 麥吉爾大學 / Heriot-Watt U / U Zaragoza / Tel Aviv U / 印度科學院 / 梅賽德斯奔馳 / 馭勢科技 / ...

大賽流程

數據集發布 2019/7?

• 注冊報名競賽?

• 下載數據集?

• 開發算法, 使用數據集提高算法?

初賽 2019/7/15 – 2019/9/30?

• 下載競賽數據集，軟件工具，在截止時間前上傳結果?

• 高分團隊晉級決賽并邀請參加IROS賽場線下活動?

決賽 2019/10/1 – 2019/10/25?

• 決賽將會使用指定新的數據集?

• 參賽算法將需在指定的計算環境中運行?

現場活動 2019/11/4?

地點：中國澳門威尼斯人酒店?

• 參賽報告與特邀報告?

• 最終比賽成績宣布?

• 獲獎團隊將于IROS 2019頒獎午宴授獎

報名方式

基于OpenLORIS數據集，英特爾中國研究院、清華大學、香港城市大學的研究者共同發起Lifelong Robotic Vision挑戰賽。該賽事與機器人學頂級會議IROS 2019共同舉行，包括Lifelong Object Recognition和Lifelong SLAM兩大挑戰。兩項挑戰當前均正進行為期兩個月的算法比拼，全球研究者均可注冊比賽后下載數據并上傳算法結果進行在線評分，優勝者將受邀參加決賽，并在IROS 2019現場研討會作報告。本屆競賽研討會將于11月4日在澳門舉行，除賽事優勝者報告外，還邀請到北京大學陳寶權教授、德國漢堡大學張建偉教授、意大利IIT研究中心Giorgio Metta教授等知名學者作現場報告并參與討論。?

更多詳情，請訪問：https://lifelong-robotic-vision.github.io/competition

Lifelong Object Recognition Challenge 報名通道：

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

Lifelong SLAM Challenge 報名通道：?

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

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2019 IROS—终生机器视觉数据集全球挑战赛的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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