論文の概要: 1st Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023: Challenge Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13508v2
• Date: Mon, 28 Nov 2022 18:25:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 14:07:29.013820
• Title: 1st Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023: Challenge Results
• Title（参考訳）: 第1回海洋コンピュータビジョンワークショップ(macvi)2023:チャレンジ結果
• Authors: Benjamin Kiefer, Matej Kristan, Janez Per\v{s}, Lojze \v{Z}ust, Fabio Poiesi, Fabio Augusto de Alcantara Andrade, Alexandre Bernardino, Matthew Dawkins, Jenni Raitoharju, Yitong Quan, Adem Atmaca, Timon H\"ofer, Qiming Zhang, Yufei Xu, Jing Zhang, Dacheng Tao, Lars Sommer, Raphael Spraul, Hangyue Zhao, Hongpu Zhang, Yanyun Zhao, Jan Lukas Augustin, Eui-ik Jeon, Impyeong Lee, Luca Zedda, Andrea Loddo, Cecilia Di Ruberto, Sagar Verma, Siddharth Gupta, Shishir Muralidhara, Niharika Hegde, Daitao Xing, Nikolaos Evangeliou, Anthony Tzes, Vojt\v{e}ch Bartl, Jakub \v{S}pa\v{n}hel, Adam Herout, Neelanjan Bhowmik, Toby P. Breckon, Shivanand Kundargi, Tejas Anvekar, Chaitra Desai, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudengudi, Arpita Vats, Yang Song, Delong Liu, Yonglin Li, Shuman Li, Chenhao Tan, Long Lan, Vladimir Somers, Christophe De Vleeschouwer, Alexandre Alahi, Hsiang-Wei Huang, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang, Pyong-Kun Kim, Kwangju Kim, Kyoungoh Lee, Shuai Jiang, Haiwen Li, Zheng Ziqiang, Tuan-Anh Vu, Hai Nguyen-Truong, Sai-Kit Yeung, Zhuang Jia, Sophia Yang, Chih-Chung Hsu, Xiu-Yu Hou, Yu-An Jhang, Simon Yang, Mau-Tsuen Yang
• Abstract要約: 本報告では、個々のサブチャンジの主な発見を要約し、SeaDronesSee Object Detection v2と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。 データセット、評価コード、リーダーボードはhttps://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.comで公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 152.54137779547068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.
• Abstract（参考訳）: 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023は、無人航空機 (UAV) と無人表面車両 (USV) のための海上コンピュータビジョンに焦点を当て、この分野のいくつかのサブ組織を組織した。 (i)uavによる海上物体検出 (II)UAVによる海上物体追跡 (iii)usvによる海上障害物セグメンテーションと海上障害物セグメンテーション (iv)usvによる海上障害物検出 サブチャンジはSeaDronesSeeとMODSベンチマークに基づいていた。 本報告では,個々のサブクラスの主な知見を要約し,新たなベンチマークであるseadronessee object detection v2を紹介する。 統計的および定性的な分析を行い,130以上の応募のベストパフォーマンス手法の傾向を評価する。 メソッドは付録にまとめられている。 データセット、評価コード、リーダーボードはhttps://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.comで公開されている。

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