論文の概要: MultiEarth 2022 -- Multimodal Learning for Earth and Environment Workshop and Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07649v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 20:59:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 04:46:40.109394
• Title: MultiEarth 2022 -- Multimodal Learning for Earth and Environment Workshop and Challenge
• Title（参考訳）: MultiEarth 2022 -- 地球環境ワークショップにおけるマルチモーダル学習と課題
• Authors: Miriam Cha, Kuan Wei Huang, Morgan Schmidt, Gregory Angelides, Mark Hamilton, Sam Goldberg, Armando Cabrera, Phillip Isola, Taylor Perron, Bill Freeman, Yen-Chen Lin, Brandon Swenson, Jean Piou
• Abstract要約: チャレンジの目標は、マルチモーダル情報処理のための共通ベンチマークを提供することである。 本稿では,3つのサブチャレンジの課題ガイドライン,データセット,評価指標について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.4371831579002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Multimodal Learning for Earth and Environment Challenge (MultiEarth 2022) will be the first competition aimed at the monitoring and analysis of deforestation in the Amazon rainforest at any time and in any weather conditions. The goal of the Challenge is to provide a common benchmark for multimodal information processing and to bring together the earth and environmental science communities as well as multimodal representation learning communities to compare the relative merits of the various multimodal learning methods to deforestation estimation under well-defined and strictly comparable conditions. MultiEarth 2022 will have three sub-challenges: 1) matrix completion, 2) deforestation estimation, and 3) image-to-image translation. This paper presents the challenge guidelines, datasets, and evaluation metrics for the three sub-challenges. Our challenge website is available at https://sites.google.com/view/rainforest-challenge.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・ラーニング・フォー・アース・アンド・環境チャレンジ(multiearth 2022)は、アマゾンの熱帯雨林における森林破壊の監視と分析を目的とした最初のコンペティションである。 この課題の目的は、マルチモーダル情報処理の共通ベンチマークを提供し、地球と環境科学のコミュニティとマルチモーダル表現学習コミュニティをまとめ、様々なマルチモーダル学習方法の利点を、明確に定義され厳密に比較された条件下での森林破壊推定と比較することである。 MultiEarth 2022には3つのサブチャレンジがある。 1)マトリクスの完成、 2)森林破壊推定、及び 3)画像から画像への翻訳。 本稿では,3つのサブチャレンジの課題ガイドライン,データセット,評価指標について述べる。 私たちのチャレンジwebサイトはhttps://sites.google.com/view/rainforest-challengeで閲覧できます。

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