“우리는 항상 신속한 피해 평가를 개선하여 당사와 파트너가 적시에 적절한 장소에 적절한 리소스를 제공할 수 있는 방법을 찾고 있으며, DIU 챌린지가 이러한 목표에 기여할 수 있다고 확신합니다.” 1단계: 챌린지 웹사이트를 방문하여 공식 규칙(의미 체계 세분화 챌린지 규칙)을 읽어보십시오. 합성 눈 생성 챌린지에 대한 규칙)은 각 챌린지에 참여하는 것을 통제합니다. xView2 챌린지에는 3개의 경쟁 상품 트랙이 있습니다: 국방 혁신 유닛의 xView2 챌린지는 재해 후 피해 평가를 자동화하고자 합니다. DIU는 자연 재해로 인한 다양한 유형의 건물 손상을 현지화하고 분류하여 위성 및 항공 이미지 분석 속도를 높이는 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하기 위해 기계 학습 전문가에게 도전하고 있습니다. 페이스북 아이트래킹 시맨틱 세분화 챌린지 2019 오픈EDS 챌린지 우승자는 2019년 9월 30일 또는 그 에 발표될 예정입니다. 조사 결과는 도로 막힘, 가로수 길 의 경로 변경, 자연 식별의 힘, 자원 할당 의사 결정, 개체 인식 및 개체 식별을 포함하지만 이에 국한되지 않는 운영 및 학술 적 사용 사례 모두에 적용됩니다. DIU와 카네기 멜론의 소프트웨어 엔지니어링 연구소가 공동으로 개발한 기준 모델도 챌린지의 출발점으로 공개될 예정입니다. 피해 평가에서 최첨단 기술을 발전시키는 것 외에도 xBD 데이터 세트는 연구원, 회사 및 기타 그룹에게 AI 시대에 인도주의적 지원과 재해 대응을 가져오는 알고리즘을 개발할 수 있는 수단과 동기를 제공할 것으로 구상됩니다. xView2 챌린지는 인도주의적 지원과 재해 구호 활동을 위한 컴퓨터 비전의 혁신을 추진하는 데 초점을 맞춘 DIU의 두 번째 수상 공모전입니다. 올해의 공모전은 xView1 챌린지를 기반으로 하며, 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 최초 대응자에게 유용한 지상에서 고유한 물체를 찾고 식별했습니다. 망막 펀더스 녹내장 챌린지에 오신 것을 환영합니다! 스페인 그라나다에서 개최된 MICCAI 2018 컨퍼런스의 위성 이벤트인 오마이걸(OMIA)에 대한 제5회 MICCAI 워크숍과 함께 반나절 챌린지로 개최되었습니다. OpenEDS 기준 정확도(mIOU): 0.8948 모델 # 매개변수: 416088 “이 과제를 호스팅하는 DIU의 목표는 기계 학습 전문가의 글로벌 커뮤니티에 참여하여 매우 어려운 문제를 해결하는 것입니다: 맥락에서 오버헤드 이미지의 주요 개체를 감지하고 재해 상황에서 피해를 평가하는 것입니다.” 팀 원: 데바나단 사바리나단 과 프리야 간살 정확도 (mIOU): 0.949 모델 # 매개 변수 : 258021 관련 규칙은 참조와 같이 다음과 같이 복사됩니다. OpenEDS는 제어된 조명 하에서 200Hz의 프레임 속도로 두 대의 동기화된 눈 을 향한 카메라로 가상 현실 HMD를 사용하여 캡처한 눈 이미지 데이터 세트입니다.