成大數據所一年級吳明軒、李家銘獲IEEE ICCV 2023評審特別獎均表示，今年9月遠赴巴黎參加IEEE Signal Processing Society(IEEE 信號處理學會)舉辦IEEE ICCV 2023(International Conference on Computer Vision 2023，國際電腦視覺研討會)競賽，過程中必須在有限訓練資料下，發展出具穩定效能系統，他們任務必須透過系統，預測出球員和球位置，於是透過分析籃球場邊界和球員內部特色屬性，將其資料做轉換，根據少數資料、已知訊息，對資料去擴展為大運算資料，逐一完成相關影像判讀任務，並因只需要比較少計算資源，減少人力跟計算成本，就可取得極佳判讀效果，跳脫基本框架思維，讓他們從全球178參賽隊伍中脫穎而出。
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，因此要在全球相關領域的好手中獲得佳績相對來講更為困難；這項競賽不允許預先訓練模型，換句話說只能在其提供超少量資料上進行訓練，以往會運用2000*3000以上影像進行推算、提升效能，但這與主辦預期少量資料與少量GPU使用情境不同，於是團隊成員們花了非常多時間投入競賽中，提出所謂記憶存取高效能方法，僅需要一個係顯示卡便可進行訓練，打破大模型，大量GPU，才能有良好效果研究方法迷思，具學術價值與創意解決方法，除了最終排名Top 3%好成績，更獲得評審青睞，拿下唯一評審特別獎。
成大數據所三年級蔣允中與成大數據所一年級曾文海、成大數據所二年級學生黃韋皓，6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3。
蔣允中同學進一步解釋，ICME(IEEE International Conference on Multimedia & Expo, 國際多媒體會議與博覽會)是多媒體領域頂尖研討會，今年共有223隊參加，此競賽由聯發科技所贊助，目標是在亞洲城市等具有很多摩托車地方，開發一個通用模型同時完成語意分割模型與物件偵測兩大經典任務，並且僅能在移動式低功耗平台上進行運作，因此非常講究實作能力，每個任務都有不同資料集，與其需要辨讀出道路影像，必須使用一個網路架構解出不同任務，但是來自不同資料庫資訊，有多種不同標註資料，像是機車、汽車、小貨車、大卡車等，要如何分辨是比較難突破部分，最後他們努力完成目標，透過同一個網路讓影像進行平均判讀，也分別在223隊中獲得全球第2佳績進入決賽，最終拿到第3名。
IEEE ICASSP(International Conference on Acoustics, Speech, & Signal Processing，國際聲學、語言學與訊號處理研討會)是IEEE Signal Processing Society 一年一度舉辦訊號處理領域之旗艦研討會，領域涵括各式各樣訊號處理議題，包含語音、文字探勘、影像視訊等都涵括在內，每年吸引了許多國際知名領域研究者投稿與與會。
ACVlab研究室專任研究助理蔡其翰，擅長分析資料判讀主因，今年5月連續第2年參加新冠肺炎辨識競賽，(COVID-19 Detection Challenge)，透過找出AI模型學習關鍵，改變模型架構，將原本CT影像中無關重要區域自動移除，產出更好檢測畫面，最後經由統計專業分析500多組資料，在上千張CT中找到正確肺部切片，辨別準確率近9成，拿到世界第1，這也是該團隊連續第2年奪冠。
「每個人進來都能在畢業前拿一個獎。」許志仲助理教授表示，學校最重要的是培育人才，相較資工、電機等科系，如何讓學生脫穎而出，成為不輸給任何學科人才，讓學習統計學的學生，有效地將跨領域學習成果呈現出來，一直是系上所重視一環；然而，除了在校表現，更希望能讓成大學生被世界認證，於是比起國內競賽，他更時常鼓勵學生出國比賽，除檢視自己熟悉科學數據分析能力，國外競賽影像資訊判讀融合醫學、運動、物理、外語能力等不同跨域能力，更是一大挑戰。
許志仲助理教授說，學生們兼顧學業之餘參加國際競賽，能有這麼多優異表現相當難得，如何指導學生，除了協助拿捏時程、進度，最重要的莫過於溝通，多多傾聽學生們困難，只要同學們展現一定企圖心、自動自發去做就一定會有好成績，未來盼能傳承相關研究與參賽經驗，鼓勵更多學生參與國際競賽、讓成大學生優秀表現被國際看到。
分類：教育學術
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