成大數(shù)據(jù)所許志仲教授帶領(lǐng)ACVLab屢創(chuàng)佳績 鼓勵學(xué)生畢業(yè)即拿獎
國立成功大學(xué)數(shù)據(jù)所許志仲助理教授（中著白襯衫者）長期專研影像辨識與分析。照：成功大學(xué)提供
國立成功大學(xué)數(shù)據(jù)所許志仲助理教授長期專研影像辨識與分析，從自駕車的視覺決策系統(tǒng)、生醫(yī)影像分析、偽造影像辨識與社群媒體資料預(yù)測等皆有涉略，成立成功大學(xué)數(shù)據(jù)所ACVlab，3年來帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)參與相關(guān)國際競賽，獲獎無數(shù)，今年剛指導(dǎo)學(xué)生參賽，獲IEEE ICCV 2023評審特別獎、ICME全球季軍，與連續(xù)第二年的IEEE ICASSP 3rd COV19D Competition世界冠軍，鼓勵成大學(xué)生透過國際競賽被世界看見。
成大數(shù)據(jù)所一年級吳明軒、李家銘獲IEEE ICCV 2023評審特別獎，他們表示，今年9月遠(yuǎn)赴巴黎參加IEEE Signal Processing Society （IEEE 信號處理學(xué)會）舉辦的 IEEE ICCV 2023（International Conference on Computer Vision 2023，國際電腦視覺研討會）競賽，過程中必須在有限的訓(xùn)練資料下，發(fā)展出具穩(wěn)定效能的系統(tǒng)，他們的任務(wù)必須透過系統(tǒng)，預(yù)測出球員和球的位置，於是透過分析籃球場的邊界和球員內(nèi)部的特色屬性，將其資料做轉(zhuǎn)換，根據(jù)少數(shù)的資料、已知的訊息，對資料去擴(kuò)展為大運(yùn)算資料，逐一完成相關(guān)的影像判讀任務(wù)，並因只需要比較少的計(jì)算資源，減少人力跟計(jì)算成本，就可以取得極佳的判讀效果，跳脫基本框架的思維，讓他們從全球178參賽隊(duì)伍中脫穎而出。
許志仲助理教授說明，IEEE ICCV是全球電腦視覺領(lǐng)域最頂尖研討會，與會者近年來都超過7千人，因此要在全球相關(guān)領(lǐng)域的好手中獲得佳績相對來講更為困難。這項(xiàng)競賽不允許預(yù)先訓(xùn)練模型，換句話說只能在其提供的超少量資料上進(jìn)行訓(xùn)練，以往會運(yùn)用2000*3000以上的影像進(jìn)行推算、提升效能，但這與主辦預(yù)期的少量資料與少量GPU使用情境不同，於是團(tuán)隊(duì)成員們花了非常多的時間投入競賽中，提出所謂記憶存取的高效能方法，僅需要一個係顯示卡便可進(jìn)行訓(xùn)練，打破大模型，大量GPU，才能有良好的效果的研究方法的迷思，具學(xué)術(shù)價值與創(chuàng)意的解決方法，除了最終排名Top 3%的好成績，更獲得評審青睞，拿下唯一的評審特別獎。
競賽任務(wù)必須透過系統(tǒng)，預(yù)測出球員和球的位置。照：成功大學(xué)提供
成大數(shù)據(jù)所三年級的蔣允中與成大數(shù)據(jù)所一年級曾文海、成大數(shù)據(jù)所二年級學(xué)生黃韋皓，六月參加「ICME2023 Grand Challenge – Low-power Deep Learning Object Detection and Semantic Segmentation Multitask Model Compression Competition for Traffic Scene in Asian Countries」國際競賽，獲得全球第三。
蔣允中同學(xué)進(jìn)一步解釋，ICME （IEEE International Conference on Multimedia & Expo, 國際多媒體會議與博覽會）是多媒體領(lǐng)域的頂尖研討會，今年共有223隊(duì)參加，此競賽由聯(lián)發(fā)科技所贊助，目標(biāo)是在亞洲城市等具有很多摩托車的地方，開發(fā)一個通用的模型同時完成語意分割模型與物件偵測兩大經(jīng)典任務(wù)，並且僅能在移動式低功耗的平臺上進(jìn)行運(yùn)作，因此非常講究實(shí)作能力，每個任務(wù)都有不同的資料集，與其需要辨讀出的道路影像，必須使用一個網(wǎng)路架構(gòu)解出不同的任務(wù)，但是來自不同資料庫的資訊，有多種不同的標(biāo)註資料，像是機(jī)車、汽車、小貨車、大卡車等，要如何分辨是比較難突破的部分，最後他們努力完成目標(biāo)，透過同一個網(wǎng)路讓影像進(jìn)行平均判讀，也分別在223隊(duì)中獲得全球第二的佳績進(jìn)入決賽，最終拿到第三名。
IEEE ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech, & Signal Processing，國際聲學(xué)、語言學(xué)與訊號處理研討會) 是IEEE Signal Processing Society 一年一度舉辦的訊號處理領(lǐng)域之旗艦研討會，領(lǐng)域涵括各式各樣的訊號處理議題，包含語音、文字探勘、影像視訊等都涵括在內(nèi)，每年吸引了許多國際知名領(lǐng)域研究者投稿與與會。
ACVlab研究室的專任研究助理蔡其翰，擅長分析資料判讀的主因，今年5月連續(xù)第二年參加新冠肺炎辨識競賽，（COVID-19 Detection Challenge），透過找出 AI 模型學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，改變模型的架構(gòu)，將原本CT影像中無關(guān)重要的區(qū)域自動移除，產(chǎn)出更好檢測畫面，最後經(jīng)由統(tǒng)計(jì)專業(yè)分析 500 多組資料，在上千張的 CT 中找到正確的肺部切片，辨別準(zhǔn)確率近9成，拿到世界第一，這也是該團(tuán)隊(duì)連續(xù)第二年奪冠。
「每個人進(jìn)來都能在畢業(yè)前拿一個獎。」許志仲助理教授表示，學(xué)校最重要的是培育人才，相較資工、電機(jī)等科系，如何讓學(xué)生脫穎而出，成為不輸給任何學(xué)科的人才，讓學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)生，有效地將跨領(lǐng)域的學(xué)習(xí)成果呈現(xiàn)出來，一直是系上所重視的一環(huán)；然而，除了在校表現(xiàn)，更希望能讓成大的學(xué)生被世界認(rèn)證，於是比起國內(nèi)競賽，他更時常鼓勵學(xué)生出國比賽，除檢視自己熟悉的科學(xué)數(shù)據(jù)分析能力，國外競賽的影像資訊判讀融合醫(yī)學(xué)、運(yùn)動、物理、外語能力等不同的跨域能力，更是一大挑戰(zhàn)。
許志仲助理教授說，學(xué)生們兼顧學(xué)業(yè)之餘參加國際競賽，能有這麼多優(yōu)異的表現(xiàn)相當(dāng)難得，如何指導(dǎo)學(xué)生，除了協(xié)助拿捏時程、進(jìn)度，最重要的莫過於溝通，多多傾聽學(xué)生們的困難，只要同學(xué)們展現(xiàn)一定的企圖心、自動自發(fā)去做就一定會有好成績，未來盼能傳承相關(guān)研究與參賽經(jīng)驗(yàn)，鼓勵更多學(xué)生參與國際競賽、讓成大學(xué)生的優(yōu)秀表現(xiàn)被國際看到。
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