En el presente año, del 19 al 24 de junio tuvo lugar The International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2022 en New Orleans, Louisiana, Estados Unidos. El Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación de Sistemas Computacionales (CIDIS) en representación de ESPOL asistió a dicha conferencia a través de los investigadores Ph.D. Angel Sappa, Mgtr. Rafael Rivadeneira y Ph.D. Boris Vintimilla. El CVPR es el principal evento anual de visión por computador que abarcan transcendentales conferencias, variedad de talleres, exposiciones y cursos cortos internacionales. Es un acontecimiento que tiene gran valor en el cual estudiantes, profesionales e investigadores comparten y adquieren conocimiento relacionado a la industria.
En dicho evento fueron presentados 3 artículos que serán detallados a continuación:
En primer lugar, se encuentra el artículo “Semi-Supervised Hyperspectral Object Detection Challenge Results-PBVS 2022” en el cual se presentan los principales hallazgos del desafío de detección de objetos hiperespectrales semisupervisados (SSHODC). Desde la azotea de una universidad se realizaron observaciones de los distintos vehículos que transitaban por una intersección de 4 vías, con el objetivo de recolectar datos hiperespectrales de su tipo con fotogramas temporales contiguos durante un lapso de tres días a fin de maximizar la variación en condiciones climáticas.
El segundo artículo es “Multi-modal Aerial View Object Classification Challenge Results-PBVS 2022.”, en dicho documento se exponen los más importantes descubrimientos sobre la segunda repetición del Desafío de Clasificación de Objeto de Vista Aérea Multi-modal (MAVOC). Estos desafíos buscan promover métodos para el desarrollo de modelos de reconocimiento que utilicen modalidades de entradas de Radar de apertura sintética (SAR) y Electro-óptica (EO). En este segundo intento se enfocan en el desenvolvimiento de los modelos multimodales, específicamente en las técnicas de clasificación SAR y clasificación SAR + EO.
Finalmente, el artículo “Thermal Image Super-Resolution Challenge Results- PBVS 2022.” exhibe los resultados del tercer desafío de Imagen Térmica de Super Resolución (TISR) presentado en el taller de La percepción más allá del espectro visible (PBVS) de 2022. Como dataset se utilizaron imágenes térmicas para realizar evaluaciones de medición de Proporción Máxima de Señal a Ruido (PSNR) e Índice de Estructura de Similaridad (SSIM) junto con la imagen SR y el suelo; asimismo, se ejecutó una medición de PSNR y SSIM de la imagen SR y la imagen semi-registrada HR. Se enfatiza que los resultados fueron transcendentales y superables a los del año anterior.
Se destaca la participación de estos investigadores que compartieron los resultados de sus investigaciones en este evento tecnológico de alto impacto donde participan profesionales y grandes empresas de todo el mundo y de todos los aspectos de la industria de la visión artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
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