11日前
MVA2023 小物体検出チャレンジ：鳥類の検出に関するデータセット、手法および結果
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
要約
小物体検出（Small Object Detection: SOD）は、（i）実世界における多様な応用が遠方の物体の検出を要するため、また（ii）小物体はノイズが多く、ぼやけやすく、情報量が少ない画像特徴を持つため、検出が困難であるという点から、重要な機械視覚課題である。本論文では、39,070枚の画像と137,121個の鳥のインスタンスを含む新しいSODデータセットを提案する。このデータセットは「小物体検出による鳥の検出（Small Object Detection for Spotting Birds: SOD4SB）」と命名された。本論文ではSOD4SBデータセットを用いたコンペティションの詳細な設定について紹介する。合計223名の参加者がこのコンペティションに参加した。また、受賞した手法の概要も簡潔に提示する。本データセット、ベースラインコード、および公開テストセットにおける評価用ウェブサイトは、すべて公開されている。