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2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2024: Challenge Results

Kiefer, Benjamin und Zust, Lojze und Kristan, Matej und Pers, Janez und Tersek, Matija und Wiliem, Arnold und Messmer, Martin und Yang, Cheng-Yen und Huang, Hsiang-Wei und Jiang, Zhongyu und Kuo, Heng-Cheng und Mei, Ji und Hwang, Jenq-Neng und Stadler, Daniel und Sommer, Lars und Huang, Kaer und Zheng, Aiguo und Chong, Weitu und Lertniphonphan, Kanokphan und Xie, Jun und Chen, Feng und Li, Jian und Wang, Zhepeng und Zedda, Luca und Loddo, Andrea und Di Ruberto, Cecilia und Vu, Tuan-Anh und Nguyen-Truong, Hai und Tang-Sa, Ha und Pham, Quan-Dung und Yeung, Sai-Kit und Feng, Yuan und Thanh Thien, Nguyen und Tian, Lixin und Kuan, Sheng-Yao und Ho, Yua-Hao und Bueno Rodriguez, Angel und Carrillo Perez, Borja Jesus und Klein, Alexander und Alex, Antje und Steiniger, Yannik und Sattler, Felix und Solano Carrillo, Edgardo und Fabijanic, Matej und Sumunec, Magdalena und Kapetanovic, Nadir und Michel, Andreas und Gross, Wolfgang und Weinmann, Martin (2024) 2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2024: Challenge Results. 2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi), 2024-01-08, Hawaii, USA.

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Kurzfassung

The 2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2024 addresses maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicles (USV). Three challenges categories are considered: (i) UAV-based Maritime Object Tracking with Re-Identification, (ii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and Detection, (iii) USV-based Maritime Boat Tracking. The USV-based Maritime Obstacle Segmentation and Detection features three sub-challenges, including a new embedded challenge addressing efficient inference on real-world embedded devices. This report offers a comprehensive overview of the findings from the challenges. We provide both statistical and qualitative analyses, evaluating trends from over 195 submissions. All datasets, evaluation code, and the leaderboard are available to the public at https://macvi.org/workshop/macvi24

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/202238/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2024: Challenge Results
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kiefer, BenjaminUniversity of TubingenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zust, LojzeUniversity of LjubljanaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kristan, MatejUniversity of LjubljanaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pers, JanezUniversity of LjubljanaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tersek, MatijaLuxonisNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wiliem, ArnoldSentient Vision SystemsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Messmer, MartinUniversity of TubingenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yang, Cheng-YenUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, Hsiang-WeiUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jiang, ZhongyuUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuo, Heng-ChengUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mei, JiUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hwang, Jenq-NengUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stadler, DanielFraunhofer IOSBNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sommer, LarsLars.Sommer (at) iosb.fraunhofer.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Huang, KaerLenovo ResearchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zheng, AiguoLenovoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chong, WeituFudan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lertniphonphan, KanokphanLenovo ResearchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xie, JunLenovo ResearchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chen, FengLenovo ResearchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, JianLenovoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, ZhepengLenovo ResearchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zedda, LucaUniversity of CagliariNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Loddo, AndreaUniversity of CagliariNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Di Ruberto, CeciliaUniversity of CagliariNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vu, Tuan-AnhThe Hong Kong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nguyen-Truong, HaiThe Hong Kong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tang-Sa, HaThe Hong Kong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pham, Quan-DungThe Hong Kong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yeung, Sai-KitThe Hong Kong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Feng, YuanDalian Maritime UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thanh Thien, NguyenUniverstiy of Information TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tian, LixinDalian Maritime UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuan, Sheng-YaoUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ho, Yua-HaoUniversity of WashingtonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bueno Rodriguez, Angelangel.bueno (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Carrillo Perez, Borja JesusBorja.CarrilloPerez (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Klein, Alexanderalexander.klein (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Alex, Antjeantje.alex (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-4591-7859NICHT SPEZIFIZIERT
Steiniger, YannikYannik.Steiniger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9327-446XNICHT SPEZIFIZIERT
Sattler, FelixFelix.Sattler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8869-282XNICHT SPEZIFIZIERT
Solano Carrillo, EdgardoEdgardo.SolanoCarrillo (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fabijanic, MatejUniversity of ZagrebNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sumunec, MagdalenaUniversity of ZagrebNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kapetanovic, NadirUniversity of ZagrebNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Michel, AndreasFraunhofer IOSBNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gross, WolfgangFraunhofer IOSBNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Weinmann, MartinKIT KarlsruheNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:maritime, computer vision, machine learning, deep learning, tracking, object detection
Veranstaltungstitel:2nd Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi)
Veranstaltungsort:Hawaii, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:8 Januar 2024
Veranstalter :IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:keine Zuordnung
DLR - Forschungsgebiet:keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):keine Zuordnung
Standort: Bremerhaven
Institute & Einrichtungen:Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen > Maritime Sicherheitstechnologien
Hinterlegt von: Bueno Rodriguez, Angel
Hinterlegt am:26 Jan 2024 14:32
Letzte Änderung:09 Jul 2024 11:09

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