論文の概要: Recognizing Families In the Wild: White Paper for the 4th Edition Data Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06303v3
• Date: Mon, 8 Jun 2020 05:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-31 23:10:19.768474
• Title: Recognizing Families In the Wild: White Paper for the 4th Edition Data Challenge
• Title（参考訳）: 野生の家族の認識:第4版データチャレンジのためのホワイトペーパー
• Abstract要約: 本稿では,Recognizing Families In the Wild(RFIW)評価における支援課題(親族検証,三対象検証,行方不明児の検索・検索)を要約する。 本研究の目的は、2020年のRFIWチャレンジと、将来的な方向性の予測について述べることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.55319616114943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing Families In the Wild (RFIW): an annual large-scale, multi-track automatic kinship recognition evaluation that supports various visual kin-based problems on scales much higher than ever before. Organized in conjunction with the 15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG) as a Challenge, RFIW provides a platform for publishing original work and the gathering of experts for a discussion of the next steps. This paper summarizes the supported tasks (i.e., kinship verification, tri-subject verification, and search & retrieval of missing children) in the evaluation protocols, which include the practical motivation, technical background, data splits, metrics, and benchmark results. Furthermore, top submissions (i.e., leader-board stats) are listed and reviewed as a high-level analysis on the state of the problem. In the end, the purpose of this paper is to describe the 2020 RFIW challenge, end-to-end, along with forecasts in promising future directions.
• Abstract（参考訳）: RFIW(Recognizing Families In the Wild)は、様々な視覚的親族に基づく様々な課題を従来よりもはるかに高いスケールでサポートする、大規模かつ多トラックの自動親族認識評価である。 第15回IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)がチャレンジとして開催され、RFIWはオリジナルの作品を公開するためのプラットフォームと、次のステップについて議論する専門家の集まりを提供する。 本稿では,実践的モチベーション,技術的背景,データ分割,メトリクス,ベンチマーク結果などを含む評価プロトコルにおける支援課題(親子検証,三対象検証,行方不明児の検索・検索など)を要約する。 さらに、トップ投稿(すなわちリーダーボードの統計)は、問題の状況に関するハイレベルな分析としてリストアップされ、レビューされる。 最後に、本稿の目的は2020年のrfiwチャレンジを、今後の方向性を予測しながら、エンドツーエンドで記述することである。

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