論文の概要: ODOR: The ICPR2022 ODeuropa Challenge on Olfactory Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09878v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 09:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 14:00:14.343053
• Title: ODOR: The ICPR2022 ODeuropa Challenge on Olfactory Object Recognition
• Title（参考訳）: 匂い: 嗅覚物体認識に関するicpr2022 odeuropaチャレンジ
• Authors: Mathias Zinnen, Prathmesh Madhu, Ronak Kosti, Peter Bell, Andreas Maier, Vincent Christlein
• Abstract要約: Odeuropa Challenge on Olfactory Object Recognitionは、視覚芸術における物体検出の開発を促進することを目的としている。 注記された2647点のアートワークのデータセットに,20120点の厳密なバウンディングボックスを設けた。 1140のアートワークと15の480のアノテーションを含むテストセットは、課題評価のためにプライベートに保持される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33359041243155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Odeuropa Challenge on Olfactory Object Recognition aims to foster the development of object detection in the visual arts and to promote an olfactory perspective on digital heritage. Object detection in historical artworks is particularly challenging due to varying styles and artistic periods. Moreover, the task is complicated due to the particularity and historical variance of predefined target objects, which exhibit a large intra-class variance, and the long tail distribution of the dataset labels, with some objects having only very few training examples. These challenges should encourage participants to create innovative approaches using domain adaptation or few-shot learning. We provide a dataset of 2647 artworks annotated with 20 120 tightly fit bounding boxes that are split into a training and validation set (public). A test set containing 1140 artworks and 15 480 annotations is kept private for the challenge evaluation.
• Abstract（参考訳）: Odeuropa Challenge on Olfactory Object Recognitionは、視覚芸術における物体検出の発展を促進し、デジタル遺産に対する嗅覚的視点を促進することを目的としている。 歴史的美術品における物体検出は、様々な様式や芸術時代のために特に困難である。 さらに,事前定義された対象オブジェクトの特異性や履歴のばらつきによって,クラス内分散が大きく,データセットラベルの長い尾の分布が複雑であり,トレーニング例が少ないものもある。 これらの課題は、参加者がドメイン適応や少人数の学習を使って革新的なアプローチを作るよう促すだろう。 トレーニングと検証セット(パブリック)に分割した,20120個の厳密な拘束ボックスを備えた2647のアートワークのデータセットを提供する。 1140のアートワークと15の480のアノテーションを含むテストセットは、課題評価のためにプライベートに保持される。

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