論文の概要: MVA2023 Small Object Detection Challenge for Spotting Birds: Dataset,
Methods, and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09143v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 10:52:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 15:23:54.039794
- Title: MVA2023 Small Object Detection Challenge for Spotting Birds: Dataset,
Methods, and Results
- Title(参考訳): mva2023 鳥発見のための小物体検出チャレンジ:データセット、方法、結果
- Authors: Yuki Kondo, Norimichi Ukita, Takayuki Yamaguchi, Hao-Yu Hou, Mu-Yi
Shen, Chia-Chi Hsu, En-Ming Huang, Yu-Chen Huang, Yu-Cheng Xia, Chien-Yao
Wang, Chun-Yi Lee, Da Huo, Marc A. Kastner, Tingwei Liu, Yasutomo Kawanishi,
Takatsugu Hirayama, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide, Yosuke Shinya, Xinyao Liu,
Guang Liang, Syusuke Yasui
- Abstract要約: 本稿では,39,070枚の画像と137,121羽の鳥のサンプルを含む新たなSODデータセットを提案する。
データセット、ベースラインコード、公開テストセットの評価のためのWebサイトが公開されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.73863448239332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Small Object Detection (SOD) is an important machine vision topic because (i)
a variety of real-world applications require object detection for distant
objects and (ii) SOD is a challenging task due to the noisy, blurred, and
less-informative image appearances of small objects. This paper proposes a new
SOD dataset consisting of 39,070 images including 137,121 bird instances, which
is called the Small Object Detection for Spotting Birds (SOD4SB) dataset. The
detail of the challenge with the SOD4SB dataset is introduced in this paper. In
total, 223 participants joined this challenge. This paper briefly introduces
the award-winning methods. The dataset, the baseline code, and the website for
evaluation on the public testset are publicly available.
- Abstract(参考訳): スモールオブジェクト検出(SOD)は重要なマシンビジョンのトピックである
(i)様々な現実世界のアプリケーションは、遠方の物体に対する物体検出を必要とする。
(II)SODは,小物体のノイズやぼやけた画像の出現が少ないため,困難な課題である。
本稿では,sod4sb(small object detection for spotting birds)データセットと呼ばれる,137,121個の鳥インスタンスを含む39,070画像からなる新しいsodデータセットを提案する。
本稿では,SOD4SBデータセットによる課題の詳細を紹介する。
このチャレンジには合計223人の参加者が参加した。
本稿では,受賞方法を簡単に紹介する。
データセット、ベースラインコード、公開テストセットの評価のためのWebサイトが公開されている。
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