IEEE ICME2022 Grand Challenge: PAIR競賽成績公告
由PAIR本中心、聯發科技、郭峻因教授指導的實驗室iVS Lab(Intelligent Vision System Lab) 暨緯創-交大嵌入式人工智慧研究中心、蔡家齊教授指導的實驗室AI System Lab與郭志義教授指導的實驗室A19 Lab共同舉辦的 「ICME2022 Grand Challenge – Low-power Deep Learning Semantic Segmentation Model Compression Competition for Traffic Scene in Asian Countries」已於三月二十二日圓滿落幕，本次競賽主要在於針對亞洲地區特有的交通工具及道路狀況在嵌入式的有限資源下進行物件圖像語意分割技術的探討，經過一個月半的初賽及三週的決選，最終的優勝者與特別獎項的評比終於出爐公告結果如下，恭喜各位得獎者。
優勝名單
- 冠軍：okt2077 (國立中央大學資工系)
- 亞軍：asdggg (國立清華大學資工系)
- 季軍：ACVLab (國立成功大學數據科學研究所)
特別獎項
- 最佳8bit模型：從缺
決賽各項評比結果
| Team | MIOU
(%) |
Power
(mw) |
Speed
(us/image) |
| okt2077 | 0.719 | 2196.324 | 43501 |
| asdggg | 0.636 | 2513.227 | 102540 |
| ACVLab | 0.596 | 2572.874 | 103116 |
| UTS_GBDTC_MMLab | 0.642 | 3291.301 | 349763 |
| Polybahn | 0.462 | 1452.112 | 864741 |
| AiPoG | 0.472 | 1978.125 | 1.10E+06 |
| project_test | 0.572 | – | – |
| TonyStark | – | 155 | – |
決賽團隊總分
| Team | MIOU
Score |
Power
Score |
Speed
Score |
Final
Score |
| okt2077 | 40 | 17.86076 | 30 | 87.86076 |
| asdggg | 27.08171 | 12.69158 | 28.32836 | 67.61659 |
| ACVLab | 20.85603 | 11.71865 | 28.31205 | 60.39694 |
| UTS_GBDTC_MMLab | 28.01556 | 0 | 21.32844 | 46.82778 |
| Polybahn | 0 | 30 | 6.747246 | 36.74725 |
| AiPoG | 1.55642 | 21.41992 | 0 | 22.97634 |
| project_test | – | – | – | – |
| TonyStark | – | – | – | – |
