論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on Cross-Domain Few-Shot Object Detection: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10685v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 20:17:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 08:24:37.720006
• Title: NTIRE 2025 Challenge on Cross-Domain Few-Shot Object Detection: Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 クロスドメインFew-Shotオブジェクト検出の課題:方法と結果
• Abstract要約: Cross-Domain Few-Shot Object Detection (CD-FSOD)は、ドメインにまたがって適用された場合、既存のオブジェクト検出モデルに重大な課題をもたらす。 NTIRE 2025とともに第1回CD-FSODチャレンジを組織し、ラベル付きデータのみを限定した全く新しいターゲットドメイン上での現在の対象検出器の性能向上を目指した。 第1回 NTIRE 2025 CD-FSOD Challenge の概要を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 191.59142290750043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-Domain Few-Shot Object Detection (CD-FSOD) poses significant challenges to existing object detection and few-shot detection models when applied across domains. In conjunction with NTIRE 2025, we organized the 1st CD-FSOD Challenge, aiming to advance the performance of current object detectors on entirely novel target domains with only limited labeled data. The challenge attracted 152 registered participants, received submissions from 42 teams, and concluded with 13 teams making valid final submissions. Participants approached the task from diverse perspectives, proposing novel models that achieved new state-of-the-art (SOTA) results under both open-source and closed-source settings. In this report, we present an overview of the 1st NTIRE 2025 CD-FSOD Challenge, highlighting the proposed solutions and summarizing the results submitted by the participants.
• Abstract（参考訳）: Cross-Domain Few-Shot Object Detection (CD-FSOD)は、既存のオブジェクト検出やドメインにまたがって適用された際の少数ショット検出モデルに重大な課題をもたらす。 NTIRE 2025とともに第1回CD-FSODチャレンジを組織し、ラベル付きデータのみを限定した全く新しいターゲットドメイン上での現在の対象検出器の性能向上を目指した。 このチャレンジには152人の登録参加者が参加し、42チームから応募を受け、13チームが有効な最終応募を行った。 参加者は様々な視点からタスクにアプローチし、オープンソースとクローズドソースの両方で新しいSOTA(State-of-the-art)結果を得た新しいモデルを提案した。 本稿では,第1回 NTIRE 2025 CD-FSOD Challenge の概要を紹介する。

関連論文リスト

• Low Light Image Enhancement Challenge at NTIRE 2026 [178.3397880608152]
  この課題の目的は、より鮮明で視覚的に魅力的な画像を生成することができる効果的なネットワークを特定することである。 第1トラックに195人、第2トラックに153人が登録され、22チームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本論文は、低照度画像強調における最先端の進歩を徹底的に評価し、この分野における顕著な進歩を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-19T23:44:34Z)
• The Fourth Challenge on Image Super-Resolution ($\ imes$4) at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview [202.40386112006652]
  NTIRE 2026イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2026のNTIRE 2026ワークショップのコンペティションのひとつ。 この課題は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)イメージを2倍のダウンサンプリングで$times$4スケールファクタで再構築することを目的としている。 本報告では、参加チームの課題設計、データセット、評価プロトコル、主な成果、方法について要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-16T02:41:53Z)
• The Second Challenge on Cross-Domain Few-Shot Object Detection at NTIRE 2026: Methods and Results [151.73494736050924]
  クロスドメイン小ショットオブジェクト検出(CD-FSOD)は、オブジェクト検出と少数ショット学習アプローチにおいて難しい問題である。 第2回CD-FSODチャレンジを開催し、未確認対象領域における物体の検出の進捗を体系的に評価し、促進した。 本報告では,NTIRE 2026 CD-FSOD Challengeの概要を述べるとともに,提案したアプローチの概要と最終結果の分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-13T19:38:49Z)
• AIM 2025 Challenge on High FPS Motion Deblurring: Methods and Results [164.40213599684935]
  本稿では,AIM 2025 High FPS Non-Uniform Motion Deblurring Challengeについて概説し,提案手法と最終結果について述べる。 68人の参加者が参加し、9つのチームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本稿では,高FPSシングルイメージモーションの劣化における最先端の進歩を徹底的に評価し,現場における顕著な進展を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T15:22:35Z)
• NTIRE 2025 Challenge on Image Super-Resolution ($\ imes$4): Methods and Results [159.15538432295656]
  NTIRE 2025イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2025の第10回NETREワークショップのコンペティションのひとつ。 この課題は、低分解能(LR)画像から高分解能(HR)画像を復元することを目的としている。 286人の参加者が参加し、25チームが有効なエントリーを提出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T12:08:22Z)
• NTIRE 2025 Challenge on Event-Based Image Deblurring: Methods and Results [162.7095344078484]
  NTIRE 2025 : First Challenge on Event-based Image Deblurringについて概説する。 この課題の第一の目的は、高品質な画像の劣化を実現するイベントベースの手法を設計することである。 我々は、この課題がイベントベースの視覚研究のさらなる進歩を後押しすることを期待している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T18:06:16Z)
• The Tenth NTIRE 2025 Efficient Super-Resolution Challenge Report [170.81876816944754]
  NTIRE 2025 Challenge on Single-Image Efficient Super-Resolution (ESR)は、主要な計算メトリクスを最適化するモデルの開発を進めることを目的としている。 本稿では,最先端のシングルイメージESR技術における画期的な進歩を強調し,これらの手法と成果を慎重に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T20:18:21Z)
• Overview of AI-Debater 2023: The Challenges of Argument Generation Tasks [62.443665295250035]
  第2023回中国影響コンピューティング会議(CCAC 2023)におけるAI-Debater 2023チャレンジの結果を提示する。 合計で32のチームがチャレンジに登録し、そこから11の応募をもらいました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T10:13:54Z)
• Few-Shot Object Detection: Research Advances and Challenges [15.916463121997843]
  Few-shot Object Detection (FSOD)は、少数の学習技術とオブジェクト検出技術を組み合わせて、注釈付きサンプルに制限のある新しいオブジェクトに迅速に適応する。 本稿では,近年のFSOD分野の進歩を概観する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T03:37:29Z)
• NICE: CVPR 2023 Challenge on Zero-shot Image Captioning [149.28330263581012]
  NICEプロジェクトは、堅牢な画像キャプションモデルを開発するためにコンピュータビジョンコミュニティに挑戦するために設計されている。 レポートには、新たに提案されたNICEデータセット、評価方法、課題結果、トップレベルのエントリの技術的な詳細などが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T05:32:19Z)
• MVA2023 Small Object Detection Challenge for Spotting Birds: Dataset, Methods, and Results [24.73863448239332]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T10:52:24Z)
• ODOR: The ICPR2022 ODeuropa Challenge on Olfactory Object Recognition [20.33359041243155]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T09:35:43Z)
• DeeperForensics Challenge 2020 on Real-World Face Forgery Detection: Methods and Results [144.5252578415748]
  本稿では,現実世界の顔偽造検出に関するDeeperForensics Challenge 2020の手法と結果について報告する。 この挑戦はdeepforensics-1.0データセットを採用し、6万のビデオを合計1760万フレームで構成する。 115人の参加者が参加し、25のチームが有効な応募を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T16:48:57Z)

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。