論文の概要: The 9th AI City Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13564v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 06:55:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.823745
• Title: The 9th AI City Challenge
• Title（参考訳）: 第9回AI都市チャレンジ
• Authors: Zheng Tang, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Ming-Ching Chang, Anuj Sharma, Quan Kong, Norimasa Kobori, Munkhjargal Gochoo, Ganzorig Batnasan, Munkh-Erdene Otgonbold, Fady Alnajjar, Jun-Wei Hsieh, Tomasz Kornuta, Xiaolong Li, Yilin Zhao, Han Zhang, Subhashree Radhakrishnan, Arihant Jain, Ratnesh Kumar, Vidya N. Murali, Yuxing Wang, Sameer Satish Pusegaonkar, Yizhou Wang, Sujit Biswas, Xunlei Wu, Zhedong Zheng, Pranamesh Chakraborty, Rama Chellappa,
• Abstract要約: 第9回AIシティチャレンジは、輸送、産業自動化、公共安全におけるコンピュータビジョンとAIの現実的な応用を推し進めている。 2025年版では4トラックが収録され、17%が参加し、評価サーバに登録された15カ国から245チームが参加した。 チャレンジデータセットのパブリックリリースにより、これまでに3万回以上ダウンロードされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.32227009699942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The ninth AI City Challenge continues to advance real-world applications of computer vision and AI in transportation, industrial automation, and public safety. The 2025 edition featured four tracks and saw a 17% increase in participation, with 245 teams from 15 countries registered on the evaluation server. Public release of challenge datasets led to over 30,000 downloads to date. Track 1 focused on multi-class 3D multi-camera tracking, involving people, humanoids, autonomous mobile robots, and forklifts, using detailed calibration and 3D bounding box annotations. Track 2 tackled video question answering in traffic safety, with multi-camera incident understanding enriched by 3D gaze labels. Track 3 addressed fine-grained spatial reasoning in dynamic warehouse environments, requiring AI systems to interpret RGB-D inputs and answer spatial questions that combine perception, geometry, and language. Both Track 1 and Track 3 datasets were generated in NVIDIA Omniverse. Track 4 emphasized efficient road object detection from fisheye cameras, supporting lightweight, real-time deployment on edge devices. The evaluation framework enforced submission limits and used a partially held-out test set to ensure fair benchmarking. Final rankings were revealed after the competition concluded, fostering reproducibility and mitigating overfitting. Several teams achieved top-tier results, setting new benchmarks in multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: 第9回AIシティチャレンジは、輸送、産業自動化、公共安全におけるコンピュータビジョンとAIの現実的な応用を推し進めている。 2025年版では4トラックが収録され、17%が参加し、評価サーバに登録された15カ国から245チームが参加した。 チャレンジデータセットのパブリックリリースにより、これまでに3万回以上ダウンロードされた。 トラック1は、人、ヒューマノイド、自律移動ロボット、フォークリフトを含む、詳細なキャリブレーションと3Dバウンディングボックスアノテーションを使用して、マルチクラスの3Dマルチカメラ追跡に焦点を当てた。 トラック2は、交通安全におけるビデオ質問応答に取り組み、マルチカメラインシデント理解を3D視線ラベルで強化した。 トラック3は、動的倉庫環境におけるきめ細かい空間的推論に対処し、AIシステムはRGB-D入力を解釈し、知覚、幾何学、言語を組み合わせた空間的疑問に答える必要がある。 Track 1とTrack 3のデータセットはどちらもNVIDIA Omniverseで生成された。 トラック4は、魚眼カメラからの効率的な道路物体の検出を強調し、エッジデバイスへの軽量でリアルタイムな展開をサポートする。 評価フレームワークは、提出制限を強制し、部分的にホールドアウトされたテストセットを使用して、公正なベンチマークを保証した。 大会終了後に最終ランキングが公表され、再現性の向上と過剰適合の軽減が図られた。 いくつかのチームがトップレベルの結果を達成し、新しいベンチマークを複数のタスクで設定した。

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