論文の概要: The 5th AI City Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12233v1
• Date: Sun, 25 Apr 2021 19:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 15:00:21.437264
• Title: The 5th AI City Challenge
• Title（参考訳）: 第5回AI都市チャレンジ
• Authors: Milind Naphade, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Zheng Tang, Ming-Ching Chang, Xiaodong Yang, Yue Yao, Liang Zheng, Pranamesh Chakraborty, Anuj Sharma, Qi Feng, Vitaly Ablavsky, Stan Sclaroff
• Abstract要約: 第5回AIシティチャレンジには38カ国305チームが参加した。 アルゴリズムの有効性と計算効率の両面で評価を行った。 結果は、スマートトランスポーテーションにおけるAIの約束を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.83023045451549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The AI City Challenge was created with two goals in mind: (1) pushing the boundaries of research and development in intelligent video analysis for smarter cities use cases, and (2) assessing tasks where the level of performance is enough to cause real-world adoption. Transportation is a segment ripe for such adoption. The fifth AI City Challenge attracted 305 participating teams across 38 countries, who leveraged city-scale real traffic data and high-quality synthetic data to compete in five challenge tracks. Track 1 addressed video-based automatic vehicle counting, where the evaluation being conducted on both algorithmic effectiveness and computational efficiency. Track 2 addressed city-scale vehicle re-identification with augmented synthetic data to substantially increase the training set for the task. Track 3 addressed city-scale multi-target multi-camera vehicle tracking. Track 4 addressed traffic anomaly detection. Track 5 was a new track addressing vehicle retrieval using natural language descriptions. The evaluation system shows a general leader board of all submitted results, and a public leader board of results limited to the contest participation rules, where teams are not allowed to use external data in their work. The public leader board shows results more close to real-world situations where annotated data is limited. Results show the promise of AI in Smarter Transportation. State-of-the-art performance for some tasks shows that these technologies are ready for adoption in real-world systems.
• Abstract（参考訳）: ai city challengeは、1)スマートシティーのユースケースにおけるインテリジェントビデオ分析における研究と開発の境界を押し上げること、(2)パフォーマンスのレベルが現実世界で採用されるのに十分なタスクを評価すること、の2つの目標を念頭に置いて作成された。 交通はそのような採用のためのセグメントリップである。 第5回AIシティチャレンジでは38カ国305チームが参加し、都市規模の実交通データと高品質の合成データを活用して5つの挑戦トラックで競った。 トラック1はビデオベースの自動車両計数に対処し、アルゴリズムの有効性と計算効率の両方で評価を行う。 トラック2は、拡張合成データを用いて都市規模の車両の再識別に対処し、タスクのトレーニングセットを大幅に増加させる。 トラック3は、都市規模のマルチターゲットマルチカメラ車両追跡に対応している。 トラック4は交通異常検知に対処した。 トラック5は自然言語記述を用いた車両検索のための新しいトラックである。 評価システムは、提出された全ての結果の総合的なリーダーボードと、チームが作業で外部データを使用できないコンテスト参加ルールに限定された公開リーダーボードとを示す。 公開リーダーボードは、注釈付きデータが制限された現実世界の状況に近い結果を表示する。 結果は、スマートトランスポーテーションにおけるAIの約束を示している。 いくつかのタスクの最先端のパフォーマンスは、これらの技術が現実世界のシステムで採用される準備ができていることを示している。

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