人工智能领域国际顶级会议CVPR（计算机视觉与模式识别）于2019年6月17日在美国加利福尼亚州长滩市召开，美团无人配送与视觉团队喜获 CVPR 2019 障碍物轨迹预测挑战赛（Trajectory prediction challenge）第一名和商品识别挑战赛（iMaterialist Challenge on Product Recognition）第二名，并受邀在相关研讨会中做现场分享。
障碍物轨道预测挑战赛
CVPR 2019 是机器视觉方向最重要的学术会议，本届吸引了来自世界各地共计 5160 篇论文投稿，共接收 1294 篇论文，投稿数量和接受数量都创下了历史新高，其中与自动驾驶相关的论文、项目和展商也是扎堆亮相，成为本次会议的新宠儿。
Trajectory prediction challenge隶属于CVPR 2019 workshop on Autonomous Driving — beyond single frame perception（自动驾驶研讨会），由百度研究院机器人与自动驾驶实验室举办，注重自动驾驶中的侧重于多帧感知，预测和自动驾驶规划，旨在聚集来自学术界和工业界的研究人员和工程师，讨论自动驾驶中的计算机视觉应用。
参赛团队模型结果
在比赛中我们需要根据每个障碍物过去3秒的运动轨迹，预测出它在未来3秒的轨迹。障碍物共有四种类型，包括行人、自行车、大型机动车、小型机动车。每种障碍物的轨迹用轨迹上的采样点来表示，采样的频率是2赫兹。我们最终以1.3425的成绩取得该比赛的第一名，同时我们也在研讨会现场分享了我们的算法模型思路。
研讨会现场分享
在自动驾驶的应用中，障碍物预测对于整个无人配送车安全、平稳地行驶有着至关重要的支撑作用，但是由于未来行为/交互的不确定性等问题使得相关的研究变得十分具有挑战性，而美团无人配送也在这一方向上不断探索。
商品识别挑战赛
除了障碍物预测挑战赛，美团无人配送与视觉团队还在iMaterialist Challenge on Product Recognition（商品识别挑战赛）中获得亚军。
iMaterialist Challenge on Product Recognition 属于权威的细粒度识别领域Workshop FGVC, 由Google Research、Wish、Kaggle、码隆科技等联合赞助，共涵盖2019类SKU的百万量级图像数据，是CVPR迄今数据规模最大、种类最多的商品识别竞赛。该比赛历时2个月，前后共吸引了96支队伍，包括MIT、斯坦福、京东、搜狗、北邮等公司和院校团队等152位选手共计提交1600次结果。
参赛团队模型结果
本次挑战赛，我们利用了多种经过优化设计的网络模型，采用类别概率校正、特征截断以及基于检索的模型融合思路，有效提升模型的细粒度鉴别和抗噪声能力，最终以Top3分类错误率0.0435的指标取得第二名的成绩。
目前，美团无人配送与视觉团队在自动驾驶技术和视觉图像方面进行了大量的研究和产品化探索，并在场景应用方面已经积累了丰硕的成果。我们的预测规划团队正在协助我们的无人配送车小袋更好的进行试运营，而我们的细粒度图像检测技术也在无人仓智能货柜等场景得到了很好的应用。
