2020年3月9日，国际旗舰会议IEEE ICME 2020举办的“Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries”挑战赛公布比赛结果，由来自中国科学技术大学信息学院自动化系和语音及语言信息处理国家工程实验室语音情感计算及多模态交互研究室联合组成的团队（以下简称USTC-NELSLIP团队）在挑战赛中斩获第一名的成绩。团队由於俊副教授带领，其研究生谢皓年等人参与本次比赛。
      IEEE ICME 由IEEE 四大协会Computer Society、Circuits and System Society、 Signal Processing Society以及Communication Society共同主办，是计算机多媒体领域最重要和权威的两大国际旗舰会议之一，至今已连续举办20届，涵盖文本分析、图形图像、视频处理、语音和音频信号处理等主题。IEEE ICME 2020（网址：https://www.2020.ieeeicme.org/）将于今年7月在英国伦敦举行。在该会议上举办的“Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries”挑战赛（网址： https://pairlabs.ai/icme2020-grand-challenge/）面向智能交通和无人驾驶等场景，旨在征集、设计和评测能在嵌入式等轻量级设备中实时、高精度运行的目标检测模型。为了尽量贴近高性价比等市场化需求，评测的目标不仅包括检测正确率还包括模型大小、计算复杂度和运行速度等。在此基础上，该竞赛提供了广泛收集的亚洲城市的交通图像，并且希望遴选出的优异检测模型能够直接应用到亚洲城市的交通信息分析中去。
      本次竞赛吸引了包括北卡罗莱纳大学、台湾成功大学、滴滴研究院、北京邮电大学、中国科学技术大学等共133支队伍参与，经过竞争十分激烈的初赛，共有10支队伍进入了决赛。最终在决赛中，USTC-NELSLIP团队荣获了冠军。
      本次竞赛得到了国家自然科学基金联合基金、中国科学技术大学探索类基金等项目的支持。
注：本新闻稿转载自http://nelslip.ustc.edu.cn/nshow/82