直播预告 | CCF BDCI×高德「POI名称生成」赛题决赛

于 2021-12-07 18:30:13 发布
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文章标签： 算法 python 人工智能 java 机器学习
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MzIwMDM5Ng==&mid=2247486947&idx=1&sn=a8c5cc578844cf4bb4fdf47c5d6b61d1&chksm=cf4a5500f83ddc164b9704b8c24f22f8cab49ad5f467dedf951824d7c148a090a76b03880584&scene=126&&sessionid=0
第九届CCF大数据与计算智能大赛联合高德地图推出POI名称生成赛题，涉及计算机视觉、NLP和多模融合技术。1107支参赛队伍中，TOP5已脱颖而出，将于12月8日进行线上决赛答辩。比赛目标是根据图像信息生成准确、通顺、完整的POI名称，具有技术价值和社会应用价值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第九届CCF大数据与计算智能大赛，高德地图携手CCF BDCI发布 POI名称生成 赛题，内容新颖，与计算机视觉、NLP、多模融合等前沿技术相关，具有很大的技术价值和实际的社会应用价值。

历经两个月奋战，TOP5战队 从 1107支 参赛队中杀出重围，进入决赛，角逐最终赢家。12月8日下午13:00-15:00 做线上决赛答辩，欢迎大家围观。

直播平台：B站号（高德技术）、微信视频号（高德技术），扫描海报里的二维码锁定直播

赛题任务：根据提供的图像、挂牌检测结果和OCR识别结果，设计算法，给图像中指定挂牌生成一个完整的POI名称。

本次评测旨在：算法生成的名称是否正确、通顺、完整、能够体现被制作对象的起名意愿。

赛题详情：https://www.datafountain.cn/competitions/522

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因此，我们设计了Teacher - Force蒸馏的方案，通过同时约束蒸馏模型预测的声学特征和真实声学特征及基础模型预测的声学特征之间的误差，确保模型既可以较低难度的学习基础模型的声学输出，也可以同时保证蒸馏模型尽可能接近真实声学特征输出。第一阶段，我们首先会基于数千位高质量录音人的数据训练一个声学基础模型，模型在训练时，会对语义信息和说话人信息进行特征分离，以确保我们通过大规模数据进行预训练时可以充分实现说话人信息和语义信息的解耦，确保模型在微调阶段仅需调整少量的参数，加速模型产出的速度。
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ICASSP 2025｜高德推理检测助手和创新图像生成模型实力出圈
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CVPR 2025 Highlight｜HumanRig：3D数字人黑科技，解锁更智能的3D角色动画框架
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我们将分别介绍这些模块。这一优势主要归功于我们采用的基于Point Transformer的网格编码器，它能够有效区分不同身体部位的特征，从而生成更加精确的蒙皮权重分布，最终实现更高质量的网格变形效果。在这个过程中，我们确定粗略的三维骨架，通过计算每条射线与网格表面的交点，并使用每个三维粗略关节的第一次和最后一次交点的中点来得到结果。我们推出了一种创新的自动绑定算法，我们方法的核心模块包括：a）先验引导骨架估计器（PGSE），使用投射到3D空间中的2D先验初始化粗略骨架，显著降低绑定任务的复杂性。
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高德视觉技术中心团队携CVPR论文成果亮相China3DV 2025
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技术公益｜高德「卫星求救」与「无网导航」，用技术开拓无人区
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无网导航通过技术保障用户体验。高德用户会在某些位置发起请求，如果是网络原因导致的请求失败，那就可以识别出来这块区域网络不顺畅，如果大量用户都在这里发出网络请求失败信息，就形成了我们所说的无网区域，用户本次导航途经无网区域，高德APP会提前缓存导航数据至后台，以备不时之需。高德通过与各大手机厂商的合作，接入厂商卫星能力SDK，统一接口标准，构建了一套通用化卫星通信解决方案，以此借助手机的硬件能力，建立与卫星的双向通信，将救援信号发送至卫星的同时也能从卫星接收对救援信息的回复，实现整个卫星救援能力上的闭环。
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高德2025科研课题正式发布，研究型实习生岗位等你加入！
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对于导航/定位地图而言，主要需要从众包数据中提取场景中对导航和定位重要的少量的稳定的信息，实景地图包含显著更多的细节，端云交互可以以更高效的隐式表达进行(类似Nerual Map)，场景中的对象的几何和外观都可能发生显著的变化，这是实现大规模实景地图的众包渐进式构建与更新的核心难点。近年来，多模态大模型的兴起为这一领域提供了新的技术手段。这些技术的应用使平台和商家能够充分利用AI智能创作的能力，可以根据用户的特性，生成个性化的素材或者内容，高效地产出多样性的视觉效果，从而带来了巨大的商业价值。
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高德终端技术总结：高可用架构如何练成？
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在技术栈设计上，除调用系统平台服务的部分使用原生语言（Java//OC//ArtTS）外，其他均使用跨平台语言，来实现最大限度的跨平台，其中对于高性能要求的能力（如地图引擎、基础库）使用C++实现，而对于高效率要求的能力（如前端页面）则使用JS实现。稳定性工作属于「流水不腐,户枢不蠹」。高德地图作为国民级应用，特别是出行场景的独特性，要确保在线导航高并发和交通安全级的超稳定性，这对技术团队提出异乎寻常的高要求，无论是终端、云端，还是“终端-云端”之间的连接，都必须实现“高可用、高性能、高效率”的技术目标。
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CVPR 2025｜突破自动驾驶“交规困境“：高德车道级交通规则在线理解，让AI更懂交规！
03-19 296
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的。
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CVPR 2025｜突破自动驾驶“交规困境“：高德车道级交通规则在线理解，让AI更懂交规！
03-19 209
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的。
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CVPR 2025｜突破自动驾驶“交规困境“：高德车道级交通规则在线理解，让AI更懂交规！
03-19 68
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的。
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CVPR 2025｜突破自动驾驶“交规困境“：高德车道级交通规则在线理解，让AI更懂交规！
03-19 57
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的。
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03-19 158
其中 MEE 模型专门用于对矢量地图进行特征编码，将每个矢量点进行 tokenize，使用 learnable query 配合 Intra & Inter Instance Attention 进行矢量特征的聚合，融合后每个 query 对应一条矢量的特征信息。高德认为，遵守交通规则行驶是实现自动驾驶系统的必要条件，车道级交通规则通常包含在高精地图中，为自动驾驶系统提供了准确、可靠的规则指导。由人类驾驶过程的启发，从交通标志中理解交通规则需要完成两个任务，理解交通标志牌中指示的。
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