En los días del 11 al 15 de junio del 2025 se llevo a cabo la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2025 (CVPR) en Nashville, Tennessee, Estados Unidos; esta conferencia es el principal evento anual de visión artificial, que incluye la conferencia principal y varios talleres y cursos cortos en el mismo lugar.
Durante esta conferencia el personal del CIDIS (Ph.D. Angel Sappa, Ph.D. Boris Vintimilla y Ph.D. Rafael Rivadeneira) participó con la presentación de 4 artículos de investigación, a continuación un resumen de cada uno:
- Thermal Image Super-Resolution Challenge Results - PBVS 2025.
En este artículo se presentan avances significativos en la precisión de la reconstrucción de imágenes térmicas mostrando los notables avances logrados por las principales metodologías, para esto se están utilizando 1000 imágenes térmicas emparejadas con sus correspondientes imágenes RGB de alta resolución, térmicas individuales, imágenes infrarrojas de baja resolución en un factor de baja resolución por un factor de ×8, mientras que la vía 2 se centra en la térmica guiada, realizando la superresolución a escala a factores de escala de ×8 y ×16 aprovechando imágenes RGB de alta resolución.
- Thermal Pedestrian Multiple Object Tracking Challenge (TP-MOT).
TP-MOT aborda esta carencia de datos térmicos a gran escala y un marco de evaluación normalizado marco de evaluación estandarizado. En este artículo se analiza el trabajo realizado en base a la utilización de datos proporcionados y un punto de referencia para algoritmos de seguimiento diseñados específicamente para datos térmicos, haciendo hincapié en la asociación de identidades en imágenes infrarrojas.
- 4th Multi-modal Aerial View Image Challenge: SAR Classification - PBVS 2025.
En el Desafío de Imágenes de Vista Aérea Multimodal – Clasificación (MAVIC-C) sigue ampliando los límites del reconocimiento multimodal de objetos animando a los modelos innovadores que aprovechen tanto el radar de apertura sintética (SAR) como las imágenes electroópticas (EO), en este artículo se analizan los resultados de la nueva iteración de este reto y subraya el papel fundamental de la fusión de datos EO y SAR en las tareas de teledetección, además proporciona una investigación en profundidad de las metodologías de equipos de alto rendimiento.
- 3rd Multi-modal Aerial View Image Challenge: Sensor Domain Translation - PBVS 2025.
En este artículo se presentan el desarrollo de modelos innovadores para traducir aéreas registradas entre diversas modalidades de sensores, explorando la transformación entre radar de apertura sintética (SAR), electroóptica (EO), luz visible (RGB) e infrarrojas (IR) en condiciones reales difíciles.
La participación en estas conferencias que promueven el desarrollo de la innovación nos permite demostrar que las investigaciones desarrolladas en el CIDIS son de alto impacto y que pueden ser de ayuda y beneficio para la sociedad científica.
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