論文の概要: AG-VPReID 2025: Aerial-Ground Video-based Person Re-identification Challenge Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22843v1
- Date: Sat, 28 Jun 2025 10:45:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.596117
- Title: AG-VPReID 2025: Aerial-Ground Video-based Person Re-identification Challenge Results
- Title(参考訳): AG-VPReID 2025: Aerial-Ground Video-based Person Re-identification Challenge Results
- Authors: Kien Nguyen, Clinton Fookes, Sridha Sridharan, Huy Nguyen, Feng Liu, Xiaoming Liu, Arun Ross, Dana Michalski, Tamás Endrei, Ivan DeAndres-Tame, Ruben Tolosana, Ruben Vera-Rodriguez, Aythami Morales, Julian Fierrez, Javier Ortega-Garcia, Zijing Gong, Yuhao Wang, Xuehu Liu, Pingping Zhang, Md Rashidunnabi, Hugo Proença, Kailash A. Hambarde, Saeid Rezaei,
- Abstract要約: 本稿では,高高度(80-120m)の地上ReIDに焦点を当てた初の大規模ビデオベースコンペであるAG-VPReID 2025 Challengeを紹介する。
この課題は、3,027個のID、13,500個のトラックレット、UAV、CCTV、ウェアラブルカメラから取得された約370万フレームからなるAG-VPReIDデータセット上に構築された。
UAMのX-TFCLIPによる空中対地ReID設定では72.28%、地上対地ReID設定では70.77%の精度を達成した
- 参考スコア(独自算出の注目度): 64.38412449125872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Person re-identification (ReID) across aerial and ground vantage points has become crucial for large-scale surveillance and public safety applications. Although significant progress has been made in ground-only scenarios, bridging the aerial-ground domain gap remains a formidable challenge due to extreme viewpoint differences, scale variations, and occlusions. Building upon the achievements of the AG-ReID 2023 Challenge, this paper introduces the AG-VPReID 2025 Challenge - the first large-scale video-based competition focused on high-altitude (80-120m) aerial-ground ReID. Constructed on the new AG-VPReID dataset with 3,027 identities, over 13,500 tracklets, and approximately 3.7 million frames captured from UAVs, CCTV, and wearable cameras, the challenge featured four international teams. These teams developed solutions ranging from multi-stream architectures to transformer-based temporal reasoning and physics-informed modeling. The leading approach, X-TFCLIP from UAM, attained 72.28% Rank-1 accuracy in the aerial-to-ground ReID setting and 70.77% in the ground-to-aerial ReID setting, surpassing existing baselines while highlighting the dataset's complexity. For additional details, please refer to the official website at https://agvpreid25.github.io.
- Abstract(参考訳): 人身認証(ReID)は,大規模監視や公共安全の用途において重要視されている。
地上のみのシナリオでは大きな進歩があったが、極端な視点の違い、スケールのバリエーション、閉塞のため、地上と地上の領域のギャップを埋めることは深刻な課題である。
本稿では,AG-ReID 2023 Challengeの成果に基づいて,高高度(80-120m)の地上ReIDに焦点を当てた初の大規模ビデオベースコンペであるAG-VPReID 2025 Challengeを紹介する。
新たなAG-VPReIDデータセットに3,027のID、13500以上のトラックレット、約370万フレームがUAV、CCTV、ウェアラブルカメラから収集された。
これらのチームは、マルチストリームアーキテクチャからトランスフォーマーベースの時間的推論や物理インフォームドモデリングまで、様々なソリューションを開発した。
UAMのX-TFCLIPは、地上と地上のReID設定で72.28%の精度に達し、地上と地上のReID設定で70.77%を獲得し、データセットの複雑さを強調しながら既存のベースラインを超えた。
詳細は https://agvpreid25.github.io の公式サイトを参照のこと。
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