Conferenceは昨日までで終了で、今日から二日間はWorkshopが開かれます。
ちなみに、僕はWorkshopの一日目だけ参加する予定。
Workshopは４つのプログラムが並行して開かれており、僕はそのうち今回の学会参加最大の目的の一つ“PASCAL Visual Object Class Challenge 2008″ を見学してきました。
PASCALチャレンジは、オブジェクト認識に関して、同様の条件のもとで複数の手法を比べるコンテストで、全部で３部構成になっています。
1. オブジェクトカテゴリ認識
画像の中に映っているオブジェクトのカテゴリを判別する。（車、人、バイク、etc）
2. オブジェクト位置検出
画像の中に映っているオブジェクトの位置を検出する。（オブジェクトを囲む長方形として）
3. オブジェクトセグメンテーション
画像中のオブジェクトが移っている領域を正確にラベルづけする。
この３つの分野について、エントリーした手法が認識率を競います。対象はFilckrからひっぱてきた画像５０万枚、２０カテゴリのオブジェクトに対して行われます。
試験画像の例
それぞれのパートでは、測定条件等々について説明した後、加来手法の認識率や結果画像を示し、それぞれ上位２つの認識手法について説明をする、という流れでした。
結果などはいずれサイト上にアップされるそうですが、
1. オブジェクトカテゴリ
1位: サリー大学
2位: カーネギーメロン大学
2. オブジェクト位置
1位: INRIA(フランス国立情報学自動制御研究)
2位: シカゴ大学
3. オブジェクトセグメンテーション
1位: ゼロックス
2位: オクスフォード・ブルックス大学
でした。商品は記念Ｔシャツ（笑）。
印象としては、やはりBags of words（オブジェクトカテゴリ認識でメジャーな手法）をベースにするものが多いんですが、情報量を上げるために、色を使うものや、画像中のコンテクストを使うもの、認識を段階的に行うものなど、結構複雑なプロセスを踏むものが多かった気がします。Bags of wordsベースの手法は、もうかなり応用が進んでしまってるんだなあ、と思いました。
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というわけで、これにて僕のECCVの報告は終了。
先日、論文誌に一本目を投稿して、これから研究を更に改良しようというタイミングでこの学会に参加できた意義は大変大きかったです。世界中のすぐれた研究を見ることができて、色々と刺激とヒントをもらいました。
今度は、自分が発表する立場で参加したいなー、と思います。