論文の概要: The Third Monocular Depth Estimation Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16831v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 17:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 12:51:20.174643
- Title: The Third Monocular Depth Estimation Challenge
- Title(参考訳): 第3回単分子深度推定チャレンジ
- Authors: Jaime Spencer, Fabio Tosi, Matteo Poggi, Ripudaman Singh Arora, Chris Russell, Simon Hadfield, Richard Bowden, GuangYuan Zhou, ZhengXin Li, Qiang Rao, YiPing Bao, Xiao Liu, Dohyeong Kim, Jinseong Kim, Myunghyun Kim, Mykola Lavreniuk, Rui Li, Qing Mao, Jiang Wu, Yu Zhu, Jinqiu Sun, Yanning Zhang, Suraj Patni, Aradhye Agarwal, Chetan Arora, Pihai Sun, Kui Jiang, Gang Wu, Jian Liu, Xianming Liu, Junjun Jiang, Xidan Zhang, Jianing Wei, Fangjun Wang, Zhiming Tan, Jiabao Wang, Albert Luginov, Muhammad Shahzad, Seyed Hosseini, Aleksander Trajcevski, James H. Elder,
- Abstract要約: 本稿では,モノクロ深度推定チャレンジ(MDEC)の第3版の結果について述べる。
この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。
挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 134.16634233789776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper discusses the results of the third edition of the Monocular Depth Estimation Challenge (MDEC). The challenge focuses on zero-shot generalization to the challenging SYNS-Patches dataset, featuring complex scenes in natural and indoor settings. As with the previous edition, methods can use any form of supervision, i.e. supervised or self-supervised. The challenge received a total of 19 submissions outperforming the baseline on the test set: 10 among them submitted a report describing their approach, highlighting a diffused use of foundational models such as Depth Anything at the core of their method. The challenge winners drastically improved 3D F-Score performance, from 17.51% to 23.72%.
- Abstract(参考訳): 本稿では,MDEC(Monocular Depth Estimation Challenge)の第3版の結果について述べる。
この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。
前版と同様に、メソッドはいかなる種類の監督、すなわち監督または自己監督も使用できる。
10人が彼らのアプローチを説明するレポートを提出し、メソッドのコアでDepth Anythingのような基礎モデルの拡散した使用を強調した。
挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
関連論文リスト
- 1st Place Solution of Egocentric 3D Hand Pose Estimation Challenge 2023
Technical Report:A Concise Pipeline for Egocentric Hand Pose Reconstruction [11.551318550321938]
AssemblyHandsを使って、この課題は、単視点画像からエゴセントリックな3D手ポーズの推定に焦点を当てる。
ViTベースのバックボーンと、強力なモデルベースラインを提供する3Dキーポイント予測のためのシンプルな回帰器を採用しています。
提案手法は,テストデータセット上で12.21mmMPJPEを達成し,Egocentric 3D Hand Pose Estimation において第1位を獲得した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T10:25:50Z) - The Robust Semantic Segmentation UNCV2023 Challenge Results [99.97867942388486]
本稿では,ICCV 2023で実施されたMUAD不確実性定量化問題に対処するために用いられる勝利解について概説する。
この課題は、都市環境におけるセマンティックセグメンテーションを中心に、特に自然の敵対的なシナリオに焦点を当てた。
本報告では, 最先端の不確実性定量化手法からインスピレーションを得た19件の論文を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T08:20:03Z) - The Second Monocular Depth Estimation Challenge [93.1678025923996]
MDEC (Monocular Depth Estimation Challenge) の第2版は、いかなる種類の監視方法にも開放された。
この課題はSynS-Patchesデータセットをベースとしており、高品質な高密度地下構造を持つ多様な環境を特徴としている。
上位の監督官は相対的なFスコアを27.62%改善し、上位の監督官は16.61%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T11:10:07Z) - ABAW : Facial Expression Recognition in the wild [3.823356975862006]
我々は,完全教師付き,半教師付き,雑音付きラベルアプローチなどの複数のアプローチを用いて,表現分類の問題に対処してきた。
ノイズ認識モデルによるアプローチは,ベースラインモデルよりも10.46%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T06:01:04Z) - The Monocular Depth Estimation Challenge [74.0535474077928]
本稿では,WACV2103で組織された最初の単分子深度推定チャレンジ(MDEC)の結果を要約する。
この課題は、SynS-Patchesデータセット上での自己教師付き単眼深度推定の進捗を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T11:04:15Z) - AIM 2022 Challenge on Instagram Filter Removal: Methods and Results [66.98814754338841]
本稿では,Instagramフィルタ除去におけるAIM 2022チャレンジの方法と結果を紹介する。
この課題の主な目的は、コンテンツを保存する際に適用されたフィルタの影響を緩和する、現実的で視覚的に可視な画像を作ることである。
ベースラインとしてこのタスクに関する2つの先行研究があり、チャレンジの最終段階では合計9つのチームが競い合っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T12:21:59Z) - Retrospectives on the Embodied AI Workshop [238.302290980995]
CVPRのEmbodied AI Workshopで発表された13の課題に注目します。
これらの課題は,(1)視覚ナビゲーション,(2)再構成,(3)視覚と言語を具現化した3つのテーマに分類される。
本稿では,各テーマにおける支配的データセット,課題評価指標,最先端モデルの性能について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T09:00:52Z) - L3DAS22 Challenge: Learning 3D Audio Sources in a Real Office
Environment [12.480610577162478]
L3DAS22 Challengeは、3D音声強調と3D音像定位と検出のための機械学習戦略の開発を促進することを目的としている。
この課題はL3DAS21エディションのタスクを改善し拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T17:05:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。