論文の概要: The 2nd Anti-UAV Workshop & Challenge: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09909v2
- Date: Wed, 25 Aug 2021 01:45:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-26 10:21:17.154337
- Title: The 2nd Anti-UAV Workshop & Challenge: Methods and Results
- Title（参考訳）: 第2回反UAVワークショップ・チャレンジ:方法と成果
- Authors: Jian Zhao, Gang Wang, Jianan Li, Lei Jin, Nana Fan, Min Wang, Xiaojuan
Wang, Ting Yong, Yafeng Deng, Yandong Guo, Shiming Ge, Guodong Guo
- Abstract要約: 反UAVチャレンジで使用される反UAVデータセットが公開された。
世界から約24チームが参加し、第2回対UAVチャレンジに出場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.49256362437204
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The 2nd Anti-UAV Workshop \& Challenge aims to encourage research in
developing novel and accurate methods for multi-scale object tracking. The
Anti-UAV dataset used for the Anti-UAV Challenge has been publicly released.
There are two subsets in the dataset, $i.e.$, the test-dev subset and
test-challenge subset. Both subsets consist of 140 thermal infrared video
sequences, spanning multiple occurrences of multi-scale UAVs. Around 24
participating teams from the globe competed in the 2nd Anti-UAV Challenge. In
this paper, we provide a brief summary of the 2nd Anti-UAV Workshop \&
Challenge including brief introductions to the top three methods.The submission
leaderboard will be reopened for researchers that are interested in the
Anti-UAV challenge. The benchmark dataset and other information can be found
at: https://anti-uav.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 第2回反UAVワークショップ「チャレンジ」は、マルチスケール物体追跡の新しい高精度な手法の研究を促進することを目的としている。
反UAVチャレンジで使用される反UAVデータセットが公開された。
データセットには$i.e.$とtest-devサブセットとtest-challengeサブセットの2つのサブセットがある。
どちらのサブセットも140個の熱赤外ビデオシーケンスで構成されており、複数のUAVが発生している。
世界から24チームが参加し、第2回対uavチャレンジに出場した。
本稿では,第2回反UAVワークショップ・チャレンジの概要を紹介するとともに,第2回反UAVワークショップ・チャレンジについて紹介する。
ベンチマークデータセットとその他の情報は、https://anti-uav.github.io/で見ることができる。
関連論文リスト
- Evidential Detection and Tracking Collaboration: New Problem, Benchmark
and Algorithm for Robust Anti-UAV System [56.51247807483176]
無人航空機(UAV)は輸送、監視、軍事など多くの地域で広く使われている。
従来は、UAVの先行情報が常に提供されていた追跡問題として、このようなアンチUAVタスクを単純化していた。
本稿では,従来のUAV情報を含まない複雑な場面において,UAVの認識を特徴とする新しい実用的対UAV問題を初めて定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-27T19:30:23Z) - Investigation of UAV Detection in Images with Complex Backgrounds and
Rainy Artifacts [20.20609511526255]
UAV検出のための視覚に基づく物体検出法が開発されている。
複雑な背景と雨のような気象要素を持つ画像におけるUAV検出は、まだ合理的に研究されていない。
この研究は、最先端のオブジェクト検出モデルのベンチマークにも重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T19:54:33Z) - The 3rd Anti-UAV Workshop & Challenge: Methods and Results [65.9405033602133]
第3回反UAVワークショップ・チャレンジは、マルチスケール物体追跡の新しい高精度な手法の開発を奨励することを目的としている。
反UAVチャレンジで使用される反UAVデータセットが公開された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T07:37:04Z) - Learning to Compress Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Captured Video:
Benchmark and Analysis [54.07535860237662]
本稿では,UAVビデオ符号化学習のための新しいタスクを提案し,そのようなタスクに対する包括的で体系的なベンチマークを構築する。
このベンチマークは、ドローンプラットフォームにおけるビデオコーディングの研究と開発を加速させるものと期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-15T15:18:02Z) - UAV-ReID: A Benchmark on Unmanned Aerial Vehicle Re-identification [21.48667873335246]
近年のディープラーニング開発により、視覚ベースの対UAVシステムは単一のカメラでUAVを検出し、追跡することができる。
単一のカメラのカバー範囲は限られており、カメラ間のUAVにマッチするマルチカメラ構成が必要である。
我々は,この新興地域での機械学習ソリューションの開発を容易にする,UAV-reIDという新しいUAV再識別データセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-13T14:13:09Z) - Anti-UAV: A Large Multi-Modal Benchmark for UAV Tracking [59.06167734555191]
Unmanned Aerial Vehicle (UAV)は、商業とレクリエーションの両方に多くの応用を提供している。
我々は、UAVを追跡し、位置や軌道などの豊富な情報を提供するという課題を考察する。
300以上のビデオペアが580k以上の手動で注釈付きバウンディングボックスを含むデータセット、Anti-UAVを提案します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T07:00:15Z) - The 1st Tiny Object Detection Challenge:Methods and Results [70.00081071453003]
1st Tiny Object Detection (TOD) Challengeは、広い視野を持つ画像における微小物体検出の新しい高精度な手法の開発を奨励することを目的としている。
TinyPersonデータセットはTOD Challengeに使用されており、公開されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-16T07:01:38Z)
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。