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PRCV2022 - 极市计算机视觉算法应用技术挑战赛获奖名单公布

极市平台

2022-10-18

导读：恭喜各位参赛者！

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中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV）是由中国人工智能学会（CAAI）、中国计算机学会（CCF）和中国自动化学会（CAA）、中国图象图形学学会（CSIG）联合主办的国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。第五届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV 2022）将于2022年11月4日至11月7日在深圳国际会展中心举办。

PRCV2022 - 极市计算机视觉算法应用技术挑战赛隶属于中国模式识别与计算机视觉大会竞赛单元，由极视角科技旗下极市平台主办，英特尔特别赞助支持。本届大赛面向智慧城市、智慧工地、人工智能等行业真实场景需求,设置写字楼消防门堵塞识别、徘徊检测、裸土识别、厨师工作服/工作帽识别四大赛题，助力产业端早日实现高品质、低成本、可商业化的人工智能应用落地。

PRCV2022 - 极市计算机视觉算法应用技术挑战赛于10月15日成功落幕，下方公布获奖名单：

【裸土识别】赛道

一等奖：王剑波

二等奖：荆纬

三等奖：付辉辉

优秀奖：杨新董安冉崔宾阁

【徘徊检测】赛道

一等奖：陈雨涛

二等奖：张津

优秀奖：王剑波杨新宋立臣张雪硕

【厨师工作服/工作帽识别】赛道

一等奖：杨新

优秀奖：王剑波付辉辉林鉴澄刘智博刘波毛志强汤雷胡慧周玉凯陈顺丽侯鹏飞

【写字楼消防门堵塞识别】赛道

优秀奖：彭勇杰付辉辉王剑波龙果王金祥

本次挑战赛在评估赛道难度的基础上设定了获奖标准，经过2个月的角逐，23名参赛者脱颖而出，获得各竞赛奖项，恭喜各位获奖的朋友！我们也将于近期启动奖项荣誉证书与奖金的发放流程，详情请联系极市平台小助手极小新（cvmart8）。

除了主办方的大力支持，感谢英特尔对竞赛的特别赞助支持，竞赛还设置了英特尔特别奖励，成绩分达到0.7以上的优秀选手均可角逐获取英特尔特别奖励的机器视觉专用主板！

本次竞赛【英特尔特别奖励】获奖名单为：

杨新付辉辉王剑波刘智博董安冉陈雨涛

恭喜各位率先完成OpenVINO™模型转换并且达标的选手朋友！赢取英特尔特别奖励的选手需要提前进行OpenVINO™模型转换学习并获得OpenVINO™能力认证证书：

https://www.cvmart.net/list/OV2020

并在比赛结束后完成相应赛题OpenVINO™模型转换（模型转换后成绩在0.7以上）

现在各位获奖选手已经收到了机器视觉主板。看下在完成OpenVINO™模型转换上大家有什么经验分享吧！

刚刚拿到主板是十分兴奋，本来早上就到了，但是我到晚上才回家，一回家就迫不及待通电开机，一开机进入到win10，开机速度巨快，浏览体验巨好，一点都不开。在主板上使用Python进行开发，开发效率很高。将yolov5模型转换成OpenVINO™，全程没有出现任何问题，一切都很流程，发现推理速度比普通的电脑快了很多，体验十分良好。最后，感谢举办方极视角公司举办的比赛，提供相应的平台和数据，感谢英特尔提供的主板。

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作为一款提升AI推理性能的开源工具套件，OpenVINO™有着良好的使用体验。在极市平台中也比较容易开发，首先需要将网络训练的.pt模型转化为OpenVINO™ IR模型，并根据OpenVINO™ Runtime 常用API函数载入模型、推理、解析推理结果，方便快捷地将AI模型从边缘部署到英特尔平台上。使用过程中要注意compile_model中PERFORMANCE_HINT参数的设置，主要包括throughput和latency两个关键字，它们是推理时优先级别的一个选择，即吞吐量优先、时延优先，需要根据不同的任务要求进行设置，在极视平台测试过程因为考虑到实时性的要求，我使用了latency关键字。

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开始我看了一下OpenVINO™的学习课程，只是粗略的扫了一下，应该和使用的其他边缘设备差不多，对于我来说可能看视频，还不如直接给个文档告诉我如何用命令行或者工具将模型转换为OpenVINO™的模型，后来发现yolov5中直接有转换的命令，看里面其实也是调用的工具转换，看起来OpenVINO™的转换命令还是相对容易的，最终使用这种方式转换过。

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使用OpenVINO™进行模型转换，在导出和部署推理等操作流程上，具有操作方便、API友好、精度损失低和推理加速快等诸多优点。

关于OpenVINO™中级认证

OpenVINO™ ToolKit，全称Open Visual Inference & Neural Network Optimization ToolKit，是英特尔®于2018年，为赋能计算机视觉/深度学习应用开发人员更快更好的实现方案研发和部署而最新推出的工具套件。