Соревнование Detection and Tracking Meet Drones

Беспилотные летательные аппараты (дроны, или общие UAV), оснащённые камерами, быстро внедряются в самых разных областях применения, включая сельское хозяйство, аэросъёмку и наблюдение. Следовательно, автоматическое понимание визуальных данных, собираемых с дронов, становится крайне востребованным, что сближает компьютерное зрение и технологии дронов. Для поощрения и отслеживания развития алгоритмов детекции и трекинга объектов мы организовали три воркшопа-соревнования при ECCV 2018, ICCV 2019 и ECCV 2020, привлекшие более 100 команд со всего мира. Мы предоставляем крупномасштабный датасет, снятый с дронов, VisDrone, который включает четыре трека: (1) детекция объектов на изображениях, (2) детекция объектов в видео, (3) трекинг одиночного объекта и (4) многократный трекинг объектов. В этой статье мы сначала проводим всесторонний обзор датасетов и эталонов по детекции и трекингу объектов и обсуждаем трудности сбора крупномасштабных датасетов для детекции и трекинга на базе дронов с полностью ручной аннотацией. Затем мы описываем наш датасет VisDrone, снятый в различных городских и загородных районах 14 городов Китая с севера на юг. Будучи крупнейшим из опубликованных подобных датасетов, VisDrone обеспечивает широкую оценку и исследование алгоритмов визуального анализа для платформ на базе дронов. Мы приводим детальный анализ текущего состояния области крупномасштабной детекции и трекинга объектов на дронах, подводим итоги соревнования и предлагаем направления дальнейших исследований. Мы ожидаем, что эталон значительно ускорит исследования и разработки в области анализа видео на платформах дронов. Все датасеты и экспериментальные результаты доступны для скачивания по адресу https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset.