論文の概要: VisAlgae 2023: A Dataset and Challenge for Algae Detection in Microscopy Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20687v1
- Date: Tue, 27 May 2025 03:58:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.392409
- Title: VisAlgae 2023: A Dataset and Challenge for Algae Detection in Microscopy Images
- Title（参考訳）: VisAlgae 2023:顕微鏡画像における藻検出のためのデータセットと課題
- Authors: Mingxuan Sun, Juntao Jiang, Zhiqiang Yang, Shenao Kong, Jiamin Qi, Jianru Shang, Shuangling Luo, Wanfa Sun, Tianyi Wang, Yanqi Wang, Qixuan Wang, Tingjian Dai, Tianxiang Chen, Jinming Zhang, Xuerui Zhang, Yuepeng He, Pengcheng Fu, Qiu Guan, Shizheng Zhou, Yanbo Yu, Qigui Jiang, Teng Zhou, Liuyong Shi, Hong Yan,
- Abstract要約: 本稿では,第2回Vision Meets Algae (VisAlgae 2023) Challengeについて要約する。
このチャレンジには369の参加チームが参加し、6つのクラスにまたがる1000のイメージのデータセットが含まれており、さまざまなサイズのマイクロ藻類と異なる特徴がある。
ここで概説したトップ10の手法は、これらの課題を克服し、検出精度を最大化するための洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.343310620205008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Microalgae, vital for ecological balance and economic sectors, present challenges in detection due to their diverse sizes and conditions. This paper summarizes the second "Vision Meets Algae" (VisAlgae 2023) Challenge, aiming to enhance high-throughput microalgae cell detection. The challenge, which attracted 369 participating teams, includes a dataset of 1000 images across six classes, featuring microalgae of varying sizes and distinct features. Participants faced tasks such as detecting small targets, handling motion blur, and complex backgrounds. The top 10 methods, outlined here, offer insights into overcoming these challenges and maximizing detection accuracy. This intersection of algae research and computer vision offers promise for ecological understanding and technological advancement. The dataset can be accessed at: https://github.com/juntaoJianggavin/Visalgae2023/.
- Abstract（参考訳）: 微生物は、生態系のバランスと経済セクターにとって不可欠であり、その大きさや環境が多様であることから、検出の課題を提示している。
本稿では,第2回Vision Meets Algae (VisAlgae 2023) Challengeについて要約する。
このチャレンジには369の参加チームが参加し、6つのクラスにまたがる1000のイメージのデータセットが含まれており、さまざまなサイズのマイクロ藻類と異なる特徴がある。
参加者は、小さな目標の検出、動きのぼやけの処理、複雑な背景などのタスクに直面した。
ここで概説したトップ10の手法は、これらの課題を克服し、検出精度を最大化するための洞察を提供する。
この藻研究とコンピュータビジョンの交わりは、生態学的理解と技術の進歩を約束する。
データセットは、https://github.com/juntaoJianggavin/Visalgae2023/でアクセスできる。
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