論文の概要: The 10th AI City Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17044v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 18:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.099359
• Title: The 10th AI City Challenge
• Title（参考訳）: 第10回AI都市チャレンジ
• Authors: Zheng Tang, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Ming-Ching Chang, Anuj Sharma, Quan Kong, Munkhjargal Gochoo, Jun-Wei Hsieh, Tomasz Kornuta, Zhedong Zheng, Renran Tian, Judah Goldfeder, Fulgencio Navarro, Yuxing Wang, Yizhou Wang, Sameer Satish Pusegaonkar, Anqi Li, Nalin Dadhich, Ridham Kachhadiya, Dhanishtha Patil, Haoquan Liang, Jiajun Li, Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Shuyu Yang, Ashutosh Kumar, Rong Wang, Rafael Martin Nieto, Peter Christiansen, Ahmed Abduljawad, Mohanrasu Shanmugam, Nadeem Shaik, Sujit Biswas, Xunlei Wu, Vidya Murali, Rama Chellappa,
• Abstract要約: ECCV 2026で開かれた第10回AI都市チャレンジは、インテリジェントトランスポート、スマートシティ、物理的なAIのためのコミュニティベンチマークの10年を記念する。 本稿では,課題の設定,データセット,評価プロトコル,リーダボードの結果,ワークショップ論文について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.20414088119482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The 10th AI City Challenge, held with ECCV 2026, marks a decade of community benchmarking for intelligent transportation, smart cities, and physical AI. Since its 2017 start with vehicle detection, classification, and tracking, the challenge has grown into a broad benchmark suite for multi-camera perception, multimodal reasoning, synthetic-to-real learning, generative forecasting, and privacy-preserving evaluation. The 2026 edition continued this growth with 325 registered teams, up from 245 in 2025, and participation from 26 countries and regions, up from 15. Its six primary tracks cover multi-camera 3D perception, transportation safety captioning and VQA, traffic anomaly reasoning, text-based person anomaly search, generative traffic video forecasting, and cross-city object detection. Track 3 further includes two out-of-domain leaderboards, submitted as Tracks 7 and 8, for fisheye traffic-violation understanding and pedestrian situated-intent VQA. This paper summarizes the challenge setup, datasets, evaluation protocols, leaderboard results, and workshop papers. Across tracks, successful systems combine foundation models with geometric grounding, retrieval or reranking, synthetic-data design, domain adaptation, and controlled inference.
• Abstract（参考訳）: ECCV 2026で開かれた第10回AI都市チャレンジは、インテリジェントトランスポート、スマートシティ、物理的なAIのためのコミュニティベンチマークの10年を記念する。 2017年の自動車検出、分類、追跡から始まったこの課題は、マルチカメラ認識、マルチモーダル推論、合成からリアル学習、生成予測、プライバシ保護評価のための広範なベンチマークスイートへと発展してきた。 2026年版では登録チームが325チーム、2025年版が245チーム、26カ国、地域が15チームだった。 主な6つのトラックは、マルチカメラ3D認識、交通安全キャプションとVQA、トラフィック異常推論、テキストベースの人物異常検索、生成的なトラフィックビデオ予測、都市間オブジェクト検出である。 トラック3にはさらに、2つのドメイン外のリーダーボードが含まれており、トラック7と8として、魚眼交通違反の理解と歩行者位置VQAのために提出されている。 本稿では,課題の設定,データセット,評価プロトコル,リーダボードの結果,ワークショップ論文について要約する。 軌道全体にわたって、成功したシステムは基礎モデルと幾何学的接地、検索または再ランク、合成データ設計、ドメイン適応、制御推論を組み合わせている。

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