Fugu-MT 論文翻訳(概要): UniUD-FBK-UB-UniBZ Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022

論文の概要: UniUD-FBK-UB-UniBZ Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10903v1
Date: Wed, 22 Jun 2022 08:16:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-23 15:37:25.445799
Title: UniUD-FBK-UB-UniBZ Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022
Title（参考訳）: UniUD-FBK-UB-UniBZ EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022参加報告
Authors: Alex Falcon and Giuseppe Serra and Sergio Escalera and Oswald Lanz
Abstract要約: 本報告では,EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022への提出の技術的詳細について述べる。この課題に参加するために、我々は最近開発された2種類の3重項損失の関連性強化バージョンで訓練された異なるモデルからなるアンサンブルを設計した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.75782322969505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This report presents the technical details of our submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2022. To participate in the challenge, we designed an ensemble consisting of different models trained with two recently developed relevance-augmented versions of the widely used triplet loss. Our submission, visible on the public leaderboard, obtains an average score of 61.02% nDCG and 49.77% mAP.
Abstract（参考訳）: 本稿では,epic-kitchens-100 multi-instance search challenge 2022の技術的詳細を紹介する。この課題に参加するために、我々は最近開発された2種類の3重項損失の関連性強化バージョンで訓練された異なるモデルからなるアンサンブルを設計した。我々の投稿は、公開リーダーボードに表示され、平均スコアは61.02% ndcgと49.77%である。

関連論文リスト

NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challenge [97.809937484099]
NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challengeについて報告する。課題は、ビデオ処理分野における大きな課題、すなわち、強化されたビデオに対するビデオ品質評価(VQA)に対処することである。参加者数は167名。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-19T02:33:42Z)
UniUD Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2023 [6.320141734801679]
トレーニングデータの25%で、2つの異なる損失関数でトレーニングされた2つのモデルをアンサンブルした。我々の提出は、公開のリーダーボードで見ることができ、平均スコアは56.81%のnDCGと42.63%のmAPを得る。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-27T13:02:24Z)
MER 2023: Multi-label Learning, Modality Robustness, and Semi-Supervised Learning [90.17500229142755]
第1回マルチモーダル感情認識チャレンジ(MER 2023)は、ACMマルチメディアで成功した。本稿では、この課題の背景にある動機を紹介し、ベンチマークデータセットを説明し、参加者に関する統計情報を提供する。この高品質なデータセットは、特に中国の研究コミュニティにとって、マルチモーダルな感情認識の新しいベンチマークになり得ると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-18T13:23:42Z)
Multi-Forgery Detection Challenge 2022: Push the Frontier of Unconstrained and Diverse Forgery Detection [38.94229864198983]
このチャレンジは世界中から674のチームが参加し、2000の有効な結果が得られた。本稿では,画像偽造検出の分野での研究を促進すべく,トップ3チームからのソリューションを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-27T13:15:54Z)
NTIRE 2022 Challenge on Perceptual Image Quality Assessment [90.04931572825859]
画像品質評価(IQA)におけるNTIRE 2022の課題について報告する。この課題は、知覚画像処理アルゴリズムによるIQAの新たな課題に対処するためである。当選方法は、最先端の性能を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T13:36:49Z)
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)
Facial Action Unit Recognition With Multi-models Ensembling [0.0]
本稿では,ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)2022のコンペティションについて述べる。改良されたIResnet100をバックボーンとして使用し、Aff-Wild2のAUデータセットを、プライベートAuと式データセットで事前訓練された3つのモデルとGlint360Kでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-24T12:50:02Z)
NTIRE 2021 Multi-modal Aerial View Object Classification Challenge [88.89190054948325]
CVPR の NTIRE 2021 ワークショップと共同で,MAVOC (Multi-modal Aerial View Object Classification) の最初の挑戦を紹介した。この課題は、EOとSAR画像を用いた2つの異なるトラックで構成されている。本コンペティションで提案した最上位の手法について検討し,その成果を目視テストセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-02T16:55:08Z)
ChaLearn LAP Large Scale Signer Independent Isolated Sign Language Recognition Challenge: Design, Results and Future Research [28.949528008976493]
この研究はCVPR 2021で組織されたChaLearn LAP Large Scale Signer Independent Isolated SLR Challengeをまとめたものである。我々は、チャレンジデザイン、トップ入賞ソリューション、今後の研究への提案について論じる。優勝チームは96%以上の認識率を達成し、そのアプローチはポーズ/ハンド/フェイス推定、転送学習、外部データ、モダリティの融合/アンサンブル、モデル時系列情報への異なる戦略から恩恵を受けた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-11T14:17:39Z)

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。