論文の概要: VisDrone-CC2020: The Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08766v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 11:48:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 20:31:50.402477
• Title: VisDrone-CC2020: The Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge Results
• Title（参考訳）: VisDrone-CC2020: ドローンの群衆が挑戦を数えるビジョン
• Authors: Dawei Du, Longyin Wen, Pengfei Zhu, Heng Fan, Qinghua Hu, Haibin Ling, Mubarak Shah, Junwen Pan, Ali Al-Ali, Amr Mohamed, Bakour Imene, Bin Dong, Binyu Zhang, Bouchali Hadia Nesma, Chenfeng Xu, Chenzhen Duan, Ciro Castiello, Corrado Mencar, Dingkang Liang, Florian Kr\"uger, Gennaro Vessio, Giovanna Castellano, Jieru Wang, Junyu Gao, Khalid Abualsaud, Laihui Ding, Lei Zhao, Marco Cianciotta, Muhammad Saqib, Noor Almaadeed, Omar Elharrouss, Pei Lyu, Qi Wang, Shidong Liu, Shuang Qiu, Siyang Pan, Somaya Al-Maadeed, Sultan Daud Khan, Tamer Khattab, Tao Han, Thomas Golda, Wei Xu, Xiang Bai, Xiaoqing Xu, Xuelong Li, Yanyun Zhao, Ye Tian, Yingnan Lin, Yongchao Xu, Yuehan Yao, Zhenyu Xu, Zhijian Zhao, Zhipeng Luo, Zhiwei Wei, Zhiyuan Zhao
• Abstract要約: 私たちは大規模なデータセットを収集し、Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge (VisDrone-CC 2020)を組織します。 収集されたデータセットは、トレーニング用の2460ドルの画像と、テスト用の900ドルの画像を含む3360ドルの画像で構成されている。 評価結果を詳細に分析し,課題を結論付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 186.53282837739548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Crowd counting on the drone platform is an interesting topic in computer vision, which brings new challenges such as small object inference, background clutter and wide viewpoint. However, there are few algorithms focusing on crowd counting on the drone-captured data due to the lack of comprehensive datasets. To this end, we collect a large-scale dataset and organize the Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge (VisDrone-CC2020) in conjunction with the 16th European Conference on Computer Vision (ECCV 2020) to promote the developments in the related fields. The collected dataset is formed by $3,360$ images, including $2,460$ images for training, and $900$ images for testing. Specifically, we manually annotate persons with points in each video frame. There are $14$ algorithms from $15$ institutes submitted to the VisDrone-CC2020 Challenge. We provide a detailed analysis of the evaluation results and conclude the challenge. More information can be found at the website: \url{http://www.aiskyeye.com/}.
• Abstract（参考訳）: ドローンプラットフォームでの群衆のカウントは、コンピュータビジョンにおける興味深いトピックであり、小さなオブジェクト推論、背景のごちゃごちゃ、広い視点といった新しい課題をもたらす。 しかし、包括的なデータセットが欠如しているため、ドローンが捉えたデータに基づいて群衆をカウントするアルゴリズムはほとんどない。 この目的のために、大規模なデータセットを収集し、第16回欧州コンピュータビジョン会議(ECCV 2020)と合わせてVision Meets Drone Crowd Counting Challenge(VisDrone-CC2020)を組織し、関連分野の開発を促進する。 収集されたデータセットは、トレーニング用の2460ドルの画像と、テスト用の900ドルの画像を含む3360ドルの画像で構成されている。 具体的には、各ビデオフレームのポイントを手動でアノテートする。 VisDrone-CC2020 Challengeに提出された15ドルの研究所のアルゴリズムは14ドルだ。 評価結果の詳細な分析を行い,課題を結論づける。 詳細はウェブサイトで確認できる。

関連論文リスト

• AIM 2024 Sparse Neural Rendering Challenge: Methods and Results [64.19942455360068]
  本稿では,ECCV 2024と共同で開催されるAIM(Advanceds in Image Manipulation)ワークショップの一部であるスパースニューラルレンダリングの課題についてレビューする。 この課題は、スパース画像から多様なシーンを合成する新しいカメラビューを作ることである。 参加者は、Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 測定によって測定された地中真実像に対する客観的忠実度を最適化するよう依頼される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T14:17:40Z)
• From 2D to 3D: AISG-SLA Visual Localization Challenge [16.39998393991086]
  IJCAI 2023でAISG-SLAビジュアルローカライゼーションチャレンジ(VLC)を開催した。 この挑戦は世界中に300人以上の参加者を集め、50以上のチームを形成した。 勝利チームは、フレームレートの低い車載カメラの画像を用いて、ポーズ推定において高い精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T08:27:26Z)
• Event-Based Eye Tracking. AIS 2024 Challenge Survey [73.41168445057629]
  AIS 2024 Event-Based Eye Tracking (EET) Challengeをレビューする。 この課題の課題は、イベントカメラで記録された眼球運動の処理と瞳孔中心の予測である。 この課題は、タスクの精度と効率のトレードオフを達成するために、イベントカメラによる効率的なアイトラッキングを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T21:53:01Z)
• 2023 Low-Power Computer Vision Challenge (LPCVC) Summary [91.09767611312729]
  2015年以降、LPCVCはエッジデバイスにおけるコンピュータビジョン(CV)の課題に取り組むための国際コンペティションとなっている。 2023 LPCVCの視覚問題は、事故後に無人航空機(UAV)が取得した画像のセグメンテーションである。 コンペティションのセットアップを説明し、精度を改善し、実行時間を短縮する勝者の手法を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T20:51:18Z)
• Woodscape Fisheye Semantic Segmentation for Autonomous Driving -- CVPR 2021 OmniCV Workshop Challenge [2.3469719108972504]
  WoodScape fisheye semantic segmentation Challenge for autonomous drivingはCVPR 2021 Workshop on Omnidirectional Computer Visionの一部として開催された。 71のグローバルチームが参加し、合計で395の応募があった。 トップチームは、ResNet-50バックボーンを使用したベースラインのPSPNetよりも、平均IoUと精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-17T14:32:58Z)
• IROS 2019 Lifelong Robotic Vision Challenge -- Lifelong Object Recognition Report [69.37276509171721]
  本報告では、IROS 2019-Lifelong Robotic Vision Competition (Lifelong Object Recognition Challenge)を要約し、上位8ドルのファイナリストのメソッドと結果を紹介する。 コンペティションデータセット (L)ifel(O)ng(R)obotic V(IS)ion (OpenLORIS) - Object Recognition (OpenLORIS-object) は、ロボットビジョン領域における生涯・連続学習の研究と応用を駆動するために設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:33:55Z)
• Detection and Tracking Meet Drones Challenge [131.31749447313197]
  本稿では、オブジェクト検出・追跡データセットとベンチマークのレビューを行い、手動アノテーションによる大規模ドローンによるオブジェクト検出・追跡データセットの収集の課題について論じる。 当社のVisDroneデータセットは、中国北部から南部にかけての14の都市部と郊外部で収集されたものです。 本稿では,ドローンにおける大規模物体検出・追跡の現場の現状を詳細に分析し,今後の方向性を提案するとともに,課題を結論づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T00:11:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。