論文の概要: NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challenge Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17070v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 17:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.318951
• Title: NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challenge Report
• Title（参考訳）: NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challenge Report
• Authors: Andrei Dumitriu, Aakash Ralhan, Florin Miron, Florin Tatui, Radu Tudor Ionescu, Radu Timofte, Abdullah Naeem, Anav Katwal, Ayon Dey, Md Tamjidul Hoque, Asuka Shin, Hiroto Shirono, Kosuke Shigematsu, Gaurav Mahesh, Anjana Nanditha, Jiji CV, Akbarali Vakhitov, Sang-Chul Lee, Xinger Li, Chun'an Yu, Junhao Chen, Yang Yang, Gundluri Yuvateja Reddy, Harshitha Palaram, Gejalakshmi N, Jeevitha S, Jiachen Tu, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Jiajia Liu, Yaokun Shi, Amitabh Tripathi, Modugumudi Mahesh, Santosh Kumar Vipparthi, Subrahmanyam Murala,
• Abstract要約: リップ流は、世界中の海浜で多くの死者を生んでいる危険な近海流である。 この課題は、RipVISベンチマークに基づいて、検出とセグメンテーションの両方を評価する。 本報告では,データセット,課題プロトコル,評価手法,最終結果について述べるとともに,提案手法の主な知見を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.71155440372922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report presents the NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challenge, which targets automatic rip current understanding in images. Rip currents are hazardous nearshore flows that cause many beach-related fatalities worldwide, yet remain difficult to identify because their visual appearance varies substantially across beaches, viewpoints, and sea states. To advance research on this safety-critical problem, the challenge builds on the RipVIS benchmark, evaluating both detection and segmentation. The dataset is diverse, sourced from more than $10$ countries, with $4$ camera orientations and diverse beach and sea conditions. This report describes the dataset, challenge protocol, evaluation methodology, final results, and summarizes the main insights from the submitted methods. The challenge attracted $159$ registered participants and produced $9$ valid test submissions across the two tasks. Final rankings are based on a composite score that combines $F_1[50]$, $F_2[50]$, $F_1[40\!:\!95]$, and $F_2[40\!:\!95]$. Most participant solutions relied on pretrained models, combined with strong augmentation and post-processing design. These results suggest that rip current understanding benefits strongly from the robust general-purpose vision models' progress, while leaving ample room for future methods tailored to their unique visual structure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NTIRE 2026 Rip Current Detection and Segmentation (RipDetSeg) Challengeについて述べる。 リップ流は、世界中の海浜で多くの死傷者を引き起こす危険な近海流であるが、その視覚的外観がビーチ、視点、および海の状態によって大きく異なるため、識別することは困難である。 この安全臨界問題の研究を進めるために、この課題はRipVISベンチマークの上に構築され、検出とセグメンテーションの両方を評価する。 データセットは多種多様で、10ドル以上の国から提供されており、カメラオリエンテーションは4ドル、ビーチや海水の状態は様々だ。 本報告では,データセット,課題プロトコル,評価手法,最終結果について述べるとともに,提案手法の主な知見を要約する。 このチャレンジには159ドルの登録参加者が集まり、この2つのタスクで9ドルの有効なテストが提出された。 最終的なランキングは、$F_1[50]$, $F_2[50]$, $F_1[40\! : ! 95]$と$F_2[40\! : ! 95ドル。 ほとんどの参加者ソリューションは事前訓練されたモデルに依存しており、強化と後処理の設計が組み合わされた。 これらの結果から, 汎用視覚モデルの進歩により, リップ電流理解のメリットが強くなり, その一方で, 視覚構造に合わせた将来の手法に十分な余地が残されていることが示唆された。

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