論文の概要: The 7th AI City Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07500v1
• Date: Sat, 15 Apr 2023 08:02:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-04-18 18:43:15.140625
• Title: The 7th AI City Challenge
• Title（参考訳）: 第7回AI都市チャレンジ
• Abstract要約: AIシティチャレンジの第7版では、コンピュータビジョンと人工知能の交差点にある2つのドメインを強調している。 2023年大会には5つのトラックがあり、46カ国508チームからの参加要請が過去最高となった。 参加チームのトップパフォーマンスは強いベースラインを確立し、提案されたチャレンジトラックで最先端の成績を上げました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.23137854688389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The AI City Challenge's seventh edition emphasizes two domains at the intersection of computer vision and artificial intelligence - retail business and Intelligent Traffic Systems (ITS) - that have considerable untapped potential. The 2023 challenge had five tracks, which drew a record-breaking number of participation requests from 508 teams across 46 countries. Track 1 was a brand new track that focused on multi-target multi-camera (MTMC) people tracking, where teams trained and evaluated using both real and highly realistic synthetic data. Track 2 centered around natural-language-based vehicle track retrieval. Track 3 required teams to classify driver actions in naturalistic driving analysis. Track 4 aimed to develop an automated checkout system for retail stores using a single view camera. Track 5, another new addition, tasked teams with detecting violations of the helmet rule for motorcyclists. Two leader boards were released for submissions based on different methods: a public leader board for the contest where external private data wasn't allowed and a general leader board for all results submitted. The participating teams' top performances established strong baselines and even outperformed the state-of-the-art in the proposed challenge tracks.
• Abstract（参考訳）: AI City Challengeの第7版では、コンピュータビジョンと人工知能の交差点にある2つのドメイン(小売ビジネスとIntelligent Traffic Systems(ITS))を強調している。 2023年のチャレンジには5つのトラックがあり、46カ国508チームから記録的な数の参加要求が寄せられた。 Track 1は、Multi-target Multi-camera(MTMC)の人物追跡に焦点を当てた、まったく新しいトラックだ。 トラック2は自然言語に基づく車両のトラック検索を中心にしていた。 トラック3は、自然主義的な運転分析でドライバーアクションを分類するチームを必要とした。 トラック4は、単一ビューカメラを用いた小売店の自動チェックアウトシステムの開発を目的としている。 トラック5 新たな追加として、モーターサイクリストのヘルメットルール違反を検知するチームが加わった。 2つのリーダーボードが、異なる方法に基づいた提出のためにリリースされた: コンテストの公開リーダーボードは、外部のプライベートデータが許可されていない。 参加チームのトップパフォーマンスは強いベースラインを確立し、提案されたチャレンジトラックで最先端の成績を上げました。

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