Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Third Place Solution for CVPR2022 AVA Accessibility Vision and Autonomy Challenge

論文の概要: The Third Place Solution for CVPR2022 AVA Accessibility Vision and Autonomy Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13718v1
Date: Tue, 28 Jun 2022 03:05:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-29 12:37:10.508202
Title: The Third Place Solution for CVPR2022 AVA Accessibility Vision and Autonomy Challenge
Title（参考訳）: CVPR2022 AVAアクセシビリティビジョンの第三位ソリューションと自律化への挑戦
Authors: Bo Yan, Leilei Cao, Zhuang Li, Hongbin Wang
Abstract要約: 本稿では,CVPR2022 AVA Challengeへの提出の技術的詳細を紹介する。まず,本課題に対する適切なモデルとデータ拡張戦略の導入を支援するために,いくつかの実験を行った。次に,性能向上のための効果的なトレーニング戦略を適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.37168905253371
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The goal of AVA challenge is to provide vision-based benchmarks and methods relevant to accessibility. In this paper, we introduce the technical details of our submission to the CVPR2022 AVA Challenge. Firstly, we conducted some experiments to help employ proper model and data augmentation strategy for this task. Secondly, an effective training strategy was applied to improve the performance. Thirdly, we integrated the results from two different segmentation frameworks to improve the performance further. Experimental results demonstrate that our approach can achieve a competitive result on the AVA test set. Finally, our approach achieves 63.008\%AP@0.50:0.95 on the test set of CVPR2022 AVA Challenge.
Abstract（参考訳）: AVAチャレンジの目標は、アクセシビリティに関連するビジョンベースのベンチマークとメソッドを提供することだ。本稿では,CVPR2022 AVA Challengeへの提出の技術的詳細を紹介する。まず,本課題に適切なモデルとデータ拡張戦略を導入するための実験を行った。次に,性能向上のための効果的なトレーニング戦略を適用した。第3に、2つの異なるセグメンテーションフレームワークの結果を統合し、パフォーマンスをさらに改善しました。実験の結果,本手法はavaテストセット上での競争結果を得ることができた。最後に,CVPR2022 AVA Challengeのテストセットで63.008\%AP@0.50:0.95を達成する。

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