il y a 11 jours

Défi de détection des petits objets MVA2023 pour la détection de oiseaux : jeu de données, méthodes et résultats

Yuki Kondo, Norimichi Ukita, Takayuki Yamaguchi, Hao-Yu Hou, Mu-Yi Shen, Chia-Chi Hsu, En-Ming Huang, Yu-Chen Huang, Yu-Cheng Xia, Chien-Yao Wang, Chun-Yi Lee, Da Huo, Marc A. Kastner, Tingwei Liu, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide, Yosuke Shinya, Xinyao Liu, Guang Liang, Syusuke Yasui

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Défi de détection des petits objets MVA2023 pour la détection de oiseaux : jeu de données, méthodes et résultats

Résumé

La détection d'objets de petite taille (SOD, Small Object Detection) est un sujet important en vision par ordinateur, car (i) de nombreuses applications réelles nécessitent la détection d'objets distants, et (ii) la SOD constitue une tâche difficile en raison des apparences bruitées, floues et peu informatives des objets de petite taille dans les images. Ce papier présente un nouveau jeu de données SOD comprenant 39 070 images contenant 137 121 instances d'oiseaux, appelé le jeu de données SOD4SB (Small Object Detection for Spotting Birds). Les détails du défi associé à ce jeu de données sont exposés dans cet article. Au total, 223 participants ont rejoint ce défi. Ce papier présente brièvement les méthodes primées. Le jeu de données, le code de base et le site web d'évaluation sur le jeu de test public sont accessibles au grand public.