ICCV 2019 最值得期待的挑战赛 —— COCO + Mapillary Joint Recognition Challenge Workshop 今日开启！
COCO 与Mapillary 数据集在目标检测、分割领域具有巨大影响力，是目前推动相关技术进步、检验算法有效性必备数据集。
COCO 侧重于自然场景的视觉识别问题，涵盖内容广泛，上下文信息丰富。
Mapillary 则侧重于街道场景的视觉识别，主要面向自动驾驶与机器人导航应用。
COCO 与Mapillary 具有较好的互补性，加之他们在计算机视觉领域的巨大影响力，近年的COCO + Mapillary 视觉识别挑战赛可谓是高手如云，是各大CV商业公司、学术机构兵家必争之地。
今年有什么新变化？可以总结为两点：
1. 物体识别：从检测到分割。
计算物体的边界框已经不再是比赛内容，本年度检测任务（detection task）实则是实例分割（instance segmentation），即算法要给出每个目标像素级标注。
同时，第二次举办全景分割（panoptic segmentation）任务比赛，全景意为“包括在一个视图中可见的所有内容”，全景分割意为“为图像的每个像素分配语义标签和实例id”。
由此可见，视觉识别正在迈向全场景的实例区分的像素级理解。
2. 关键点定位：从稀疏到密集。
基于COCO数据集的比赛中除了传统的人体关键点定位，增加了DensePose比赛，算法要实现：人体检测、检测人体密集关键点、将关键点映射到人体3D曲面。
重要日期
比赛即日起开始提交结果。
2019年10月04日 提交截止
2019年10月11日 技术方案报告提交截止
2019年10月18日 竞赛优胜者通知
2019年10月27日 优胜者在ICCV 2019 Workshop报告
新规定和奖项
1. 参与者必须提交技术报告，且报告中必须提交详细的消融研究（建议长度为1-4页）。报告会公布于众，组织者提供报告的模板。只有提交报告的算法结果才会被放入COCO排行榜。
2. 每个挑战赛道设立最佳成绩奖和最具创新奖。最具创新奖将基于提交的技术报告评选。
3. 设立一个最佳论文奖，以表彰在所有挑战中最具创新性和成功的解决方案，获胜者将由workshop组织委员会决定。
各比赛任务
1. COCO 目标检测任务
实际是实例分割。
http://cocodataset.org/index.htm#detection-2019
2. COCO 全景分割任务
http://cocodataset.org/index.htm#panoptic-2019
3. COCO关键点检测任务
http://cocodataset.org/index.htm#keypoints-2019
4. COCO DensePose 任务
http://densepose.org/
5. Mapillary Vistas 目标检测任务
实际是实例分割。
http://research.mapillary.com/eccv18#detection
6. Mapillary Vistas 全景分割任务
http://research.mapillary.com/eccv18#panoptic
大赛主页：
http://cocodataset.org/workshop/coco-mapillary-iccv-2019.html
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