論文の概要: Method Towards CVPR 2021 SimLocMatch Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04466v1
- Date: Tue, 10 Aug 2021 06:21:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-11 14:23:14.100501
- Title: Method Towards CVPR 2021 SimLocMatch Challenge
- Title(参考訳): CVPR 2021 SimLocMatch Challenge への取り組み
- Authors: Xiaopeng Bi, Ran Yan, Zheng Chai, Haotian Zhang, Xiao Liu
- Abstract要約: 本報告では,SimLocMatch Challenge @ CVPR 2021 Image Matching Workshopに対するMegvii-3Dチームのアプローチについて述べる。
課題に対するチームのアプローチは、このレポートで説明されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.631611349561817
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report describes Megvii-3D team's approach to-wards SimLocMatch
Challenge @ CVPR 2021 Image Matching Workshop.
- Abstract(参考訳): 本報告では,Megvii-3DチームのアプローチをSimLocMatch Challenge @ CVPR 2021 Image Matching Workshopで紹介する。
関連論文リスト
- IMC 2024 Methods & Solutions Review [0.0]
Kaggleは過去3年間、Image Matching Challengeを主催してきた。
このコンペティションは、2次元画像の集合を用いて3次元画像再構成問題を解決することに焦点を当てている。
我々は,私的リーダーボードで0.153449を達成し,先進的なアンサンブル技術を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T14:47:18Z) - 1st Place Solution for MeViS Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Motion Expression guided Video Segmentation [81.50620771207329]
ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)における静的支配データとフレームサンプリングの有効性について検討する。
本手法は,競技段階でのJ&Fスコア0.5447を達成し,PVUWチャレンジのMeViSトラックで1位となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T08:05:26Z) - SocialNLP Fake-EmoReact 2021 Challenge Overview: Predicting Fake Tweets from Their Replies and GIFs [31.638177388932224]
NAACL 2021とともに第9回SocialNLPワークショップで開催されたFake-EmoReact 2021 Challengeの概要を紹介する。
この課題は、EmotionGIFデータセットから返信コンテキストと拡張GIFカテゴリを使用して、ツイートの真正性を予測することである。
この挑戦に参加するために24チームが登録され、5チームが評価フェーズに成果を提出しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T21:14:11Z) - AVATAR submission to the Ego4D AV Transcription Challenge [79.21857972093332]
我々のパイプラインはAVATAR(AV-ASRのアーティファクトエンコーダデコーダモデル)に基づいており、スペクトログラムとRGB画像の早期融合を行う。
最終方法は,挑戦テストセットにおいて68.40のWERを達成し,ベースラインを43.7%上回り,挑戦に勝つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T01:03:30Z) - NTIRE 2022 Challenge on Stereo Image Super-Resolution: Methods and
Results [116.8625268729599]
NTIREの課題は、標準的なバイコビック劣化下でのステレオ画像超解像問題を目的とした1トラックである。
合計238人の参加者が登録され、21チームが最終テストフェーズに出場した。
この課題はステレオ画像SRの新しいベンチマークを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-20T02:55:37Z) - 2nd Place Solution for SODA10M Challenge 2021 -- Continual Detection
Track [35.06282647572304]
ResNet50-FPNをベースラインとして採用し、最終的な提案モデルのいくつかの改善を試みる。
タスク固有のリプレイ方式,学習率スケジューリング,モデルキャリブレーション,原画像スケールの使用により,画像中の大小オブジェクトの性能向上が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T15:58:19Z) - LUAI Challenge 2021 on Learning to Understand Aerial Images [113.42987112252851]
本報告では,ICCV 2021で実施したLearning to Understand Aerial Images (LUAI) 2021の課題について要約する。
DOTA-v2.0 と GID-15 のデータセットを用いて,オブジェクト指向物体検出,水平物体検出,空中画像における共通カテゴリのセマンティックセグメンテーションの3つのタスクを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T14:03:54Z) - Method Towards CVPR 2021 Image Matching Challenge [10.425574769823502]
Megvii-3DチームのCVPR 2021イメージマッチングワークショップへのアプローチ。
本報告では,CVPR 2021画像マッチングワークショップへのMegvii-3Dチームのアプローチについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T05:25:59Z) - 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) - AIM 2020 Challenge on Image Extreme Inpainting [69.92919908851609]
本報告では,極端画像の塗装における2つの異なるトラックに対する提案された解と結果に焦点を当てる。
この挑戦には88名と74名の参加者が参加し、最終段階では11名と6名が出場した。
本報告では, 現状の解を計測し, 将来的な極端画像インパインティング手法のベンチマークを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T17:11:17Z) - AIM 2020 Challenge on Real Image Super-Resolution: Methods and Results [246.25405948014736]
本稿では,ECCV 2020と共同で開催されているAIMワークショップの一環として,実像超解法(SR)課題を紹介する。
この課題には、入力イメージを$times$2、$times$3、$times$4のスケーリングファクタで超解答する3つのトラックが含まれる。
目標は、SRタスクの現実的な画像劣化により多くの注意を惹きつけることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T07:42:55Z)
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。