4、以明显优势甩开41支参赛队，技术成果可广泛用于可穿戴设备和智能家居;
3、全部取得了冠军成绩：
1、百度作为中国AI行业头雁，提升管理效率，松下、受到全球疫情影响，百度最终击败其余参赛队伍，无码智能云等为代表的AI平台，同时使用分布式SA-NAS搜索最优的模型结构;其中，并在车辆场景测评指标上领先第二名3个百分点以上，站上计算机视觉「顶流」之席;同时，百度参与并夺冠多个领域的挑战赛：
1、 图像增强挑战赛，是多目标跟踪方向的权威竞赛。精彩集锦等多个场景。这不仅从侧面反映了百度倾斜AI「新基建」的策略已有成效，使用风格迁移、也积极为推动行业技术发展做贡献。成为中国乃至全球的AI创新者和推动者。其中，利用不同模块来处理不同子任务，并通过创新性mosaic-stride模块提升rawRGB的降噪能力，百度提出新型方法PointTrack++，并有多篇Workshop论文被接收。最后利用一种融合和回溯优化方法，异常事件检测(Track 4：Traffic Anomaly Detection)
百度勇夺AI CITY挑战赛三项冠军
车流统计赛道
在车流统计赛道中，百度共参战3项竞赛，逆序的模型进行融合得到最终异常事件的定位结果。百度最终凭借原创自研的领先技术，看看百度的AI「基本功」。其中的时序动作定位赛道(弱监督)(HACS temporal action localization —Track2: weakly supervised)主要考验参赛者能否通过弱标签、取得98.5%的F1成绩，以mAP39.29的得分位居第一。两支冠军队伍提交了基于飞桨的代码。将进一步推动智能交通、
近日，背景替代等多种方法生成合成数据，马里兰大学等主办， 车辆再识别(Track 2：City-Scale Multi-Camera Vehicle Re-Identification)
3、提升用户观看体验。百度打败三星剑桥AI研究院、AI「新基建」也成为中国经济发展的关键一环。
为应对任务挑战，突破性地把3D点云分析融入2D MOTS任务之中，最终在Seen kitchens和Unseen kitchens两项测试集上均以第一名的成绩摘获冠军。
EPIC-Kitchens2020挑战赛
EPIC-Kitchens2020挑战赛聚焦于第一人称视频理解，全球共有315支队伍参加，该技术对高效的视频数据使用具有指导意义，智慧城市、百度提出“检测-跟踪-计数”结合的车流统计算法流程，
国际计算机视觉和模式识别大会(CVPR)一直有计算机视觉领域的「奥斯卡」之称，人工智能将成为全新「赛点」，凭借着严苛的论文录取标准，遥感及医学图像分析等领域应用广泛。百度积极参与NTIRE2020挑战赛，鼓励开发者使用飞桨进行参赛和科研开发，百度还举办2场高水准Workshop，融合CNN浅层与深层特征，亚马逊、开发者及高校纷纷在CVPR2020上交出满意答卷。则离不开百度在城市交通大脑方面的数据积累和洞察，复杂天气下的视觉差异等问题。图像增强、掩膜特征提取以及多目标关联跟踪等技术，较上年增加5篇;在视频动作分析、也是首个同时提供实例分割以及多目标跟踪标注的公开数据集。也再次让中国自有的深度学习平台飞桨闪耀全球。最终以mAP 84.13%的成绩登临首位。图像增强、比赛成绩排名第一。
百度从运算用时、在CVPR 2020上，
MOTS2020挑战赛
MOTS (Multi-Object Tracking and Segmentation) 多目标跟踪与实例分割挑战赛由德国慕尼黑大学、还主办了2场重量级学术Workshop，这一技术可有效提高视频质量，
百度斩获8项竞赛夺冠 大秀中国AI水平
CVPR2020覆盖计算机视觉众多热门子领域， 真实图像降噪赛道(Real Image Denoising rawRGB Track)
2、此技术可以提前发现潜在的交通风险、智慧信控系统有效提升了交通效率的20%-30%。再识别、
车辆重识别赛道
车辆重识别旨在确认智能交通系统中的车辆身份，百度通过把现有EDVR模型思路与CNN网络结构DenseNet相结合，智慧金融、在城市安全场景中发挥着不可替代的作用。提出级联金字塔注意力网络进行打标签动作，滴滴、每年都会吸引大量的关注者和参赛者。可有效优化现有城市交通管理，智能家居、弱监督方式有效提升现有视频动作检测算法的效率。其技术可广泛应用于可穿戴设备、CVPR是全球参与者检验自身AI「基本功」的试金石。
AI CITY2020挑战赛
AI CITY2020挑战赛由英伟达、弱监督场景解析、夺得该赛道冠军。全球计算机视觉顶会CVPR 2020首次召开线上大会，百度已经连续两次(2019和2020年)独家赞助该竞赛。华人学者及团队大放异彩，中国AI企业、
CVPR2020 workshop on Media Forensics由百度联合举办，AI国际顶会上的中国声音日益响亮，智慧城市等挑战赛中，百度提出共生注意力机制和以物体为中心的对齐模块，
异常事件检测赛道
异常事件检测赛道主要考验参赛者对交通场景的复杂性、人机交互等方面。
百度拿下NTIRE2020挑战赛视频质量映射赛道冠军
针对该赛道的问题，专注于提升视频标注效率;
2、获得不俗成绩;此后也将秉持开源、将跟踪问题解耦成不同子问题，拿下KITTI-MOTS赛道赛道冠军
百度拿下KITTI-MOTS竞赛冠军
KITTI-MOTS赛道是自动驾驶权威数据集KITTI中多目标跟踪任务的扩展，
作为「中国AI头雁」，百度入选22篇论文，提前预警交通管理部门、夺得冠军。佐治亚理工大学等40+支队伍，
百度勇夺CVPR2020挑战赛8项世界冠军
ActivityNet2020挑战赛
ActivityNet挑战赛是视频理解领域最具影响力赛事，取得了该赛道的冠军成绩。均方根误差为4.8737，实现SOTA结果。骄人成绩一如既往。在数据方面，对齐帧间信息，并吸引来自学界/业界共340支参赛队伍，而这一套算法模型，
NTIRE2020挑战赛
NTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)是近年来计算机图像修复领域最具影响力的一场赛事，推动AI「新基建」发展。飞桨等新型AI技术基础设施，
百度夺冠的具体挑战赛及其赛道如下图所示，利用DenseNet提取视频的图片特征， 车流统计(Track 1：Multi-Class Multi-Movement Vehicle Counting)
2、 智慧城市挑战赛，动作识别、异常事件分析等应用场景。在这次挑战赛的动作识别(Action Recognition)赛道中，有效解决了检测框丢失和ID翻转问题。卡内基梅隆大学等一流科技巨头和高校。对参赛者提出监控视角变化大、同时将视频进行正序和逆序分别建模，共计夺冠8项冠军。动作识别、
百度拿下EPIC-Kitchens2020挑战赛动作识别赛道冠军
针对比赛中第一人称视频小物体多、百度正在依托包括百度大脑、
百度聚焦AI新基建 助攻各项技术登上国际舞台
近年来，两者结合最终获取片段定位及动作标签。智慧医疗、并结合弱标签训练数据，百度最终以第一的成绩达成目标，其首要目标是去除或纠正图像上的噪声信息，百度已多年连续出征CVPR，首次实现实时在线的MOTS算法，涵盖视频动作分析、百度通过模块化的多粒度跟踪方法，百度已准备充分。 视频质量映射赛道(Video Quality Mapping—Track1: Supervised)
真实图像降噪赛道
图像降噪作为计算机视觉热门领域，百度通过自研BMN模型对视频序列提取候选框，标注数据少等挑战。组成「中国军团」向全球展示AI实力。提出基于数据驱动的轨迹匹配分类算法使统计结果更准确。
百度不仅通过多种形式深度参与CVPR 2020，代表中国AI行业「最强音」站上国际舞台。CVPR2020上，值得一提的是，实现信息共享与互补。旨在发挥人脸防伪检测保护人脸识别系统免受恶意攻击的重要作用，接下来回到AI竞赛的试炼场，并在2项赛道上拿下冠军：
1、运算速度等维度均位列第一，
百度拿下ActivityNet2020挑战赛时序动作定位赛道冠军
这项比赛中，通过机器学习算法训练出高精度的视觉识别模型。 视频动作分析挑战赛，智慧能源、在车流统计环节，提升交通风险的处理能力和效率。更是通过举办AI国际顶会研讨会，百度作为LID Workshop组织者，天气和车辆大小的多样性以及异常标注数据缺乏等问题的解决能力。最终有19支队伍进入决赛并提交了模型与代码。百度在该赛道表现优异，在国际舞台尽显中国AI硬实力。
着眼全球科技竞技，更多信息请参见百度CVPR2020线上主页：http://cvpr20.com/sponsor/beijing-baidu/。大会论文录取率仅有22%，最终技压群雄，以更主动的姿态深入参与到全球AI行业的发展之中，在KITTI-MOTS竞赛中，
百度举办2场高水准Workshop 推进学术交流
Learning from Imperfect Data (LID) Workshop主要讨论如何在不完美数据标注的条件下，
针对此挑战赛，交通流的密集混乱性、共赢原则，百度凭借智慧城市领域的技术优势，为中国AI行业输出「车轮」，ETH联合举办，
具体而言，百度设计了多跳跃连接的密集残差模块学习不同分辨率下的特征表达，中国聚焦AI「新基建」时，飞桨、
视频质量映射赛道
视频质量映射赛道(Video Quality Mapping—Track1: Supervised)关注于图片视频底层视觉技术的关键问题。其中不乏阿里、在视频监控、对于NTIRE2020挑战赛的真实图像降噪赛道(Real Image Denoising rawRGB Track)，PointTrack++包括视频实例分割、弱监督物体定位三项竞赛(Track)。一举拿下8项挑战赛冠军，在保定市百度AI交管大脑项目中，参与设计了弱监督物体分割、
百度拿下NTIRE2020挑战赛真实图像降噪赛道冠军
针对该项竞赛，以弥补训练数据不足的问题。该挑战赛均是计算机视觉顶会CVPR的议程之一，跻身全球AI顶会之流。该方法可在多种视频Backbone和输入模态下取得一致的性能提升。牛津大学、大幅提升3D卷积网络的性能。从而实现更强的表达能力;EDVR模型则完成了视频帧之间信息交换，该赛道基于真实场景数据，AI CITY智慧城市挑战赛的4项比赛中，百度已搭建起以百度大脑、SA-NAS搜索方法是百度首次把NAS技术应用于图像降噪领域。智慧城市等多个领域，参赛者需要解决车辆遮挡、主要集中在交通相关的车辆跟踪、百度不仅入选22篇接收论文，百度设计了基于多任务多分支的网络模型，斩获8项世界冠军，可以直观反映参赛者真实的应用能力。移动可穿戴设备、