ChaLearn Looking at People：图像修复与去噪挑战赛
计算机视觉与模式识别
2021-06-25 v1
摘要
处理不完整信息在机器学习和计算智能领域是一个被充分研究的问题。然而在计算机视觉领域,尽管视觉数据中普遍存在不完整信息,该问题仅在特定场景下被研究过（例如特定类型图像中的某些遮挡类型）。本章描述了作为 WCCI2018 竞赛项目一部分、并在 ECCV2018 期间举办了卫星活动的学术竞赛的设计,该竞赛聚焦于图像与视频序列的修复。ChaLearn Looking at People 修复挑战赛旨在通过推动开发从图像和视频中恢复缺失及遮挡信息的方法,来提升视觉修复的技术水平。提出了三个视觉修复可能有助但仍具挑战性的赛道：人体姿态估计、文本叠加去除和指纹去噪。本章描述了该挑战赛的设计,包括发布三个新颖数据集,以及评估指标、基线和评估协议的描述。详细分析并讨论了挑战赛的结果,并概述了由此活动得出的结论。
引用
@article{arxiv.2106.13071,
title = {ChaLearn Looking at People: Inpainting and Denoising challenges},
author = {Sergio Escalera and Marti Soler and Stephane Ayache and Umut Guclu and Jun Wan and Meysam Madadi and Xavier Baro and Hugo Jair Escalante and Isabelle Guyon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.13071},
year = {2021}
}