2021年6月至10月，欧宝app研究团队参加了系列重量级国际顶会和相关赛事，获得了若干优异的成绩。

2021年06月08日，CCF A类国际顶会-国际计算机视觉与模式识别大会(简称IEEE/CVF CVPR 2021，图1)主办的图文识别与推理-商品价格预测挑战赛“RetailVision Product Pricing in the Wild Challenge”举行了颁奖典礼。由欧宝app自动化系、语音及语言信息处理国家工程实验室於俊副教授带领的USTC-NELSLIP团队(於俊、张力文、崔泽宇、谢皓年、张中、余烨、苏雯、高放、双丰)荣获冠军(图2)。值得注意的是，该团队也曾在该挑战赛的前身“IEEE/CVF CVPR 2020超大规模商品图像检测挑战赛”获得冠军。

IEEE/CVF CVPR是计算机视觉和模式识别领域最权威的国际顶会。根据最新谷歌学术影响因子，其在泛人工智能领域排名第一。

 “RetailVision Product Pricing in the Wild Challenge”(https://retailvisionworkshop.github.io/pricing_challenge_2021/)收集了世界各地数千家超市的海量货架图片。针对于此，USTC-NELSLIP团队设计了优良的目标检测器来找出图片中的价格标签，接着提出鲁棒的推理算法建立商品与价格标签的对应关系，然后通过高精度的标签文本识别以获得商品价格预测结果。

该竞赛吸引了包括Google研究院、Facebook研究院等国内外众多队伍参与。

2021年10月11日，CCF A类国际顶会-国际计算机视觉大会(IEEE/CVF ICCV 2021，图3)主办的戴口罩人脸识别研讨会“Masked Face Recognition Challenge & Workshop”举行了颁奖典礼。USTC-NELSLIP团队斩获最佳论文Runner-Up奖(图4)。团队工作由於俊副教授指导研究生郝鑫龙、崔泽宇和贺鹏来完成。

IEEE/CVF ICCV是计算机视觉领域最重要的国际顶会，被ICT学术会议排名和中国计算机学会等评为最高级别学术会议，在业内具有极高的评价。

 “Masked Face Recognition Challenge & Workshop”(https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/masked-face-recognition-challenge-workshop-iccv-21/)专注于口罩存在下的人脸识别方法基准测试。针对于此，USTC-NELSLIP的解决方案由三部分组成：普通人脸图像口罩合成、人种图像重采样、多Loss函数集成，且不同人种人脸识别率间的偏差是着重关注的指标。从而据此获得了公平和高精度的口罩人脸识别结果。

该研讨会吸引了包括微软研究院、阿里巴巴、商汤科技、神目科技、Kakao Enterprise、清华大学、中国科学院大学等国内外200余支队伍参与。

2021年10月16日，IEEE/CVF ICCV 2021主办的大规模细粒度食品图像分析挑战赛“Large-scale Fine-Grained Food Analysis Challenge”举行了颁奖典礼。USTC-NELSLIP团队(於俊、谢国辰、常昊、张力文、蔡忠鹏、凌强、张中、余烨、苏雯、高放、双丰等)荣获检索赛道的亚军(图5)。

“Large-scale Fine-Grained Food Analysis Challenge”旨在利用美团提供的大规模食品数据集，实现食品图像的检索。USTC-NELSLIP团队在数据清洗的基础上，采用图像增强、多种后处理和多模型集成提高了算法的泛化性和鲁棒性。

该竞赛吸引了包括清华大学、南京理工大学、巴塞罗那大学、新加坡南洋理工大学、阿里巴巴、深兰科技、OPPO、欢聚时代等国内外150支队伍参与。

上述竞赛和参会得到了国家自然科学基金联合基金、安徽省重点研发计划、中国科学技术大学探索类基金等项目的支持。